不确定情境下设施农业的多品种组合生产决策优化

With the development of facility farming, the original experienced management for production restricts the performance of these agricultural enterprises. These enterprises needs new management strategies to improve their performance. Meanwhile, this problem has seldom been researched in academic. This project reviews the product management of facility farming and studies the uncertainty environment of our country firstly. The approaches, such as absolute deviation minimization model, optimization theory and game theory are used in the project to improve the performance of facility farming enterprises. The detailed works include analysis of the uncertainty factors for facility farming (including market and capacity uncertainty), the optimal combination of products, the flexibility of the planting plan, and the pricing and coordination strategies for different circulation channels. The research results show significance on the decision of management of facility farming, and provide reference for the government to establish the agricultural policy.

随着设施农业企业投资规模的增加，原有的基于经验的农业生产管理方式成为制约其发展的重要因素，如何通过管理优化来提高经济效益是这些企业面临的共同问题，而目前我国学术界对此并没有深入研究。而本项目深入分析国内外采用设施农业技术的相关企业生产管理现状，结合我国设施农业的具体实践环境，通过综合运用绝对偏差最小化模型、最优化理论和博弈论等方法，深入研究如何通过管理优化提高设施农业企业的经营效益。具体研究内容包括：使用设施农业技术的农产品种植企业生产环境的不确定性因素（包括市场和产能不确定性两大因素）分析、农作物最优品种组合和种植计划的建立、不确定情景下的农作物种植计划的鲁棒性设计、不确定情景下两种流通渠道中的多品种组合定价策略与协调机制设计。本项目的研究成果既能够为相关企业的管理人员提供科学决策依据，又可以为政府部门制定农业管理政策提供参考。

本项目主要研究考虑不确定信息的规模化农作物生产管理优化相关问题,包括农作物多品种优化组合、多品种蔬菜轮作生产计划制定、蔬菜轮作生产计划鲁棒性研究、生鲜农产品组合定价等几个方面的内容。本项目构建了基于target-MOTAD改进模型的设施农作物组合优化模型对不同中蔬菜的组合选择进行优化研究；构建了订单农户的蔬菜轮作优化模型分析龙头企业与多个订单农户的组合蔬菜轮作优化模型；通过构建考虑不确定因素的自适应蔬菜轮作优化模型，本项目提出了一种具有较高鲁棒性的蔬菜轮作机制；此外本项目构建了考虑农户偏好的农产品组合定价策略，提高销售企业效益。在这四方面主题研究的基础上，本项目还分别从农产品市场预测、农产品供应量鲁棒性、农产品库存优化策略等多个方面研究提高设施农业的生产效益问题。本项目在学术界首次提出了考虑多个农户和龙头企业利润的蔬菜轮作优化模型，并在这一领域优先公开发表学术论文；此外，本项目的研究模型对于指导规模化设施农业生产企业的生产决策具有较高的现实指导意义，能够有效提高企业效益和适应性。