确定农作物最佳种植方案中动态规划模型的应用摘要：动态规划（DP）是一种技巧，把需要规划的事情分成几个阶段处理，然后从中选择最好的方案。动态规划具有很高的应用价值，值得广泛推广使用。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---在农业生产中，也可以应用动态规划（DP）模型，以便确定一个农作物最佳种植方案。通过总结动态规划（DP）的应用特点，可以达到事物最优化的目的。关键词：动态规划；种植方案；应用：S31：ADOI编号：10.14025/j.cnki.jlny.2015.08.020动态规划（DP）在多年的发展过程中取得了优异的成绩，特别是在处理多目标优化问题和不可分优化问题上。现在已经将动态规划（DP）广泛应用到各行各业中，例如水库发电优化、程序设计优化、智能配电网优化、土地使用优化等。动态规划（DP）在解决问题的时候可以得出一个最好的解决方式，因此，推广动态规划（DP）在各行各业中的使用，具有一定意义。1动态规划的概念动态规划（DP）是选择最好解决方式的一种数学规划方法，和线性规划（LP）一样，动态规划（DP）只适用于特定的结构模型。从线性规划的命名就可以看出线性规划所需要的结构。一些非线性模型可以用分离动态规划（DP）和整数动态规划（DP）求解，最后得到的最优化模型一定要变换成线性形式，然后再应用线性规划（LP）的方法求出最优解。但是动态规划（DP）就不同了，无论是线性模型还是非线性模型都是以使用动态规划（DP），而且在面对不连续的变量和函数的时候，动态规划（DP）依然适用，不连续的变量和函数不会对动态规划（DP）造成特殊困难。一般的形式很难把动态规划（DP）的模型结构表示出来，因为动态规划（DP）有多种多样的数学表现形式。适合动态规划（DP）处理问题的方式，通常被认为是按序分配法。例如在不同的耕地上种植不同的植物，就可以用按序分配法进行，分配一部分耕地种植一种植物，然后分配另一种植物，依次往下，直到把所有的土地都分配出去。动态规划（DP）会把需要解决的问题的解决方式以序列的形式展现出来。每一个解决方法里都有一个或者更多的量，这种量就是“资源”。2动态规划在确定农作物种植方案中的应用---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---用动态规划（DP）的方法，结合线性规划（LP）确定某村庄的最佳农作物种植方案，先总结在以往种植过程中该农作物的种植比例，然后把该农作物的种植比例按当做初始估计解集M（0），M（0）={M1（0），M2（0）……Mn（0）}，然后再确定不同农作物的种植空间分配及H1（H1是在特定的种植空间和特定的施肥量下每亩的收入），把农作物的初始解集作为动态规划（DP）的起点，得到动态规划（DP）的方程：求得方程（1）的解后，可以得到所有作物的每亩收入D（1）和每亩的产量Ei（1）（i=1，2，3，……，n）、肥料的最佳分配方式和总收入f2（1）（M），此时f2（1）（M）对M（0）来说是最好的。动态规划（DP）得到的每亩收入D（2）作为线性规划（LP）目标函数的系数，直接把每亩产量Ei（1）作为约束条件中的参数，把动态规划（DP）方程得到的结果代到线性规划（LP）的方程里：从方程（2）中可以得到一组规划解M1（1），M2（1），……Mn（1）和最优值X1。重新分配农作物的空间和H2（H2是在特定的种植空间和特定的施肥量下每亩的收入），把M1作为动态规划（DP）的起点，重新得到一个动态规划（DP）的方程：方程（3）会得到新的结果，新的肥料分配方式、总收入f1（2）（M）、每亩的纯收入D（2）以及每亩的产量Ei（2），再把得到的结果代到线性规划（LP）的方程中：方程（4）会得到一个新的运算结果，新的最优解集M（2），和新的最优解X2。对X1和X2进行比较，如果X1≠X2，就说明方程（2）和方程（4）是不同的，X1和X2的结果不同，就说明方程理论上的最优解偏离了真实的最优解，需要继续运算。不断循环，直到线性规划（LP）方程的解Ma和目标函数值Xa和方程：---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---的解M（a+1）和目标函数值Xa+1的值相等或相近时（即在可控制或接受的范围内），终止计算...