CN115879645A - 一种农产品供应链优化决策方法和装置 - Google Patents

一种农产品供应链优化决策方法和装置 Download PDF

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CN115879645A
CN115879645A CN202310061593.1A CN202310061593A CN115879645A CN 115879645 A CN115879645 A CN 115879645A CN 202310061593 A CN202310061593 A CN 202310061593A CN 115879645 A CN115879645 A CN 115879645A
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CN
China
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agricultural product
supply chain
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contract
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杜利平
陈泫宇
梁家瑞
张涵
王金权
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University of Science and Technology Beijing USTB
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Abstract

本发明涉及智慧农业技术领域，特别是指一种农产品供应链优化决策方法和装置，所述方法包括：S1、获取农产品的初始数据信息；S2、对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息；S3、根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链。与传统的凭借农民的经验来决策相比，采用本发明可以有助于管理人员为农产品供应链做出更好的决策。

Description

一种农产品供应链优化决策方法和装置
技术领域
本发明涉及智慧农业技术领域，特别是指一种农产品供应链优化决策方法和装置。
背景技术
智慧农业是智慧经济重要的组成部分;智慧农业是智慧经济主要的组成部分，是实现后发优势、经济发展后来居上、实现赶超战略的主要途径。
智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有"智慧"。除了精准感知、控制与决策管理外，从广泛意义上讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。
当下，随着农业物联网(Internet of agriculture,IOA)的发展，新鲜农产品的生产和销售之间的关系发生了根本性变化，并且由于新鲜农产品的特殊特性，比如容易腐烂性和存在多周期生产的问题，如何更好地确定农产品的供应链成为亟需解决的问题。
发明内容
本发明提供了一种农产品供应链优化决策方法和装置，用以对农产品供应链进行优化决策。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种农产品供应链优化决策方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、获取农产品的初始数据信息；
S2、对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息；
S3、根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链。
可选地，所述S2的对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息，具体包括：
基于平稳随机过程处理所述初始数据信息中的异常数据，所述平稳随机过程包括：宽平稳检验和严格平稳时间序列检验；
使用预设ARMA时间序列模型将去除异常数据后的农产品的数据信息，整合成周相关的数据信息。
可选地，所述S3的农产品供应链优化决策模型的数学表达式如下式（1）所示：
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表示收益最大值，/>
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为第h周在合同农业中的合同价格，/>
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表示第h周零售摊位数量，设J={1，2，...，n}为种植周的集合，其中n表示种植期的总周数，设H={1，2，...，v }为销售周的集合，v为销售期的总周数，j和h为生产和销售周的指数，j∈J，h∈H。
可选地，所述农产品供应链优化决策模型的约束条件，包括以下至少一种：
Figure SMS_16
约束条件（2）表达在合同农业中规定时间内的种植面积
Figure SMS_17
不可超过农民最大种植面积；
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约束条件（3）表达农民生产必须达到合同农业中规定的最低产品供应量，
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为符合合同农业要求的产品百分比，/>
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为合同农业中约定的第h周最低供应百分比；
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约束条件（4）的具体含义是农业物联网设备的生产成本和日常运营成本 ，不超过可用资金总额
Figure SMS_22
。
可选地，所述S3的根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链，具体包括：
所述农产品供应链优化决策模型计算仅单纯依赖合同农业的销售方式的最大销售额
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，以及合同农业与传统零售批发结合时的最大销售额/>
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；
当
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时，所述农产品供应链优化决策模型决策出所述农产品的供应链采用仅单纯依赖合同农业的销售方式；
当
Figure SMS_26
时，所述农产品供应链优化决策模型决策出所述农产品的供应链采用合同农业与传统零售批发结合的销售方式。
另一方面，提供了一种农产品供应链优化决策装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取农产品的初始数据信息；
整合模块，用于对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息；
确定模块，用于根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链。
可选地，所述农产品供应链优化决策模型的数学表达式如下式（1）所示：
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可选地，所述农产品供应链优化决策模型的约束条件，包括以下至少一种：
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约束条件（2）表达在合同农业中规定时间内的种植面积
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不可超过农民最大种植面积；
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约束条件（3）表达农民生产必须达到合同农业中规定的最低产品供应量，
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为合同农业中约定的第h周最低供应百分比；
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约束条件（4）的具体含义是农业物联网设备的生产成本和日常运营成本 ，不超过可用资金总额
Figure SMS_48
。
另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现上述农产品供应链优化决策方法。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述农产品供应链优化决策方法。
本发明提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
本发明能够帮助农民处理农产品供应链中的复杂决策问题，与传统的凭借农民的经验来决策相比，采用本发明可以有助于管理人员为农产品供应链做出更好的决策，特别是生产和销售的联合决策，最终目标是减少农民不必要的损失，使收益最大化，贯彻落实乡村振兴战略。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种农产品供应链优化决策方法流程图；
图2是本发明实施例提供的一种农产品供应链优化决策装置框图；
图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明实施例提供了一种农产品供应链优化决策方法，所述方法包括：
S1、获取农产品的初始数据信息；
S2、对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息；
S3、根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链。
下面详细说明本发明实施例的一种农产品供应链优化决策方法。
本发明实施例的一种农产品供应链优化决策方法，所述方法包括：
S1、获取农产品的初始数据信息；
所述初始数据信息为后续的农产品供应链优化决策模型需要的参数信息，包括但不限于：每一周的作物种植面积、合同农业供应量、传统零售配送量以及批发配送量。
所述初始数据信息可以由使用本发明实施例的农产品供应链优化决策模型，帮助农民确定所述农产品的供应链的管理人员输入。
所述合同农业为新型农业种植销售模式，也叫订单农业，有别于传统的“先种后卖”生产模式，在保证农民合理收益、抵御市场风险等方面起到了重要作用，体现了合同农业优势。签约的一方为企业或中介组织包括经纪人和运销户，另一方为农民或农民群体代表。合同农业具有市场性、契约性、预期性和风险性。订单中规定的农产品收购数量、质量和最低保护价，使双方享有相应的权利、义务和约束力，不能单方面毁约。也就是说先签多少合约产量，再种多少亩地。
S2、对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息；
可选地，所述S2的对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息，具体包括：
基于平稳随机过程处理所述初始数据信息中的异常数据，所述平稳随机过程包括：宽平稳检验和严格平稳时间序列检验；
使用预设ARMA时间序列模型将去除异常数据后的农产品的数据信息，整合成周相关的数据信息。
一种可行的实施方式中，本发明实施例调用内部嵌入的PyCharm，PyCharm是一种Python集成开发环境(Python Integrated Development Environment，PythonIDE)，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，本发明实施例可以为社区版，版本号2022.1，对数据整合。
ARMA平稳是ARMA时间序列模型的必要条件，因此对于时间序列，首先要保证应用自回归的n阶差分序列是平稳的，因此，需要先对数据或者数据的n阶差分进行平稳检验，而一种常见的方法就平稳随机过程。
所述的基于平稳随机过程处理所述初始数据信息中的异常数据，利用python中的statsmodels 模块，导入adfuller函数，原理如下：
在数学中，平稳随机过程，是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程：即随机过程的统计特性不随时间的推移而变化。这样，数学期望和方差这些参数也不随时间和位置变化。
在检验中，第一步利用宽平稳的方法，其数学定义为：
对于时间序列
Figure SMS_49
，若对任意的t,k,m，满足：
Figure SMS_50
则称时间序列
Figure SMS_51
宽平稳的。
上式中
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分别表示时间序列参数/>
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和/>
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的数学期望。/>
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的协方差，/>
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表示时间序列/>
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和/>
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的协方差。
第二步：将上述进行过宽平稳检验的时间序列
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为时间序列检验的阶数，再进行严格平稳时间序列检验，其数学定义如下：
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为一个严格平稳过程参量，/>
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为时间序列的特征方程。若上述等式根均在单位圆外即/>
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，则序列/>
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也为严格平稳时间序列。
异常数据被处理后，基于数据时间相关性通过预设ARMA时间序列模型，依托***内嵌的Flink分布式计算平台运算，将去除异常数据后的农产品的数据信息，整合成周相关的数据信息。
所述周相关的数据信息为后续的农产品供应链优化决策模型所需要的数据形式。
S3、根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链。
可选地，所述S3的农产品供应链优化决策模型的数学表达式如下式（1）所示：
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表示收益最大值（单位为元），可以为一个合同农业的合同规定的期限内的总收益最大值，/>
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为第h周在合同农业中的合同价格（单位为元），在合同农业的合同中会规定每周的合同价格，/>
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为第h周通过批发的方式售卖农产品的价格（单位为元），/>
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为第h周合同农业供应量（单位为吨），
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第j周作物种植面积（单位为公顷），/>
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为物联网设备的折旧成本，其中/>
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表示第h周零售摊位数量（单位为个），设J={1，2，...，n}为种植周的集合，其中n表示种植期的总周数，设H={1，2，...，v }为销售周的集合，v为销售期的总周数，j和h为生产和销售周的指数，j∈J，h∈H。
可选地，所述农产品供应链优化决策模型的约束条件，包括以下至少一种：
Figure SMS_83
约束条件（2）表达在合同农业中规定时间内的种植面积
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可超过农民最大种植面积；
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约束条件（3）表达农民生产必须达到合同农业中规定的最低产品供应量，
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为符合合同农业要求的产品百分比，/>
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为合同农业中约定的第h周最低供应百分比；/>
约束条件（3）可以确保农民在种植计划中的产量满足合同农业的要求，也就是说，农民生产必须达到合同农业中规定的最低产品供应量，以避免农民违约。
Figure SMS_88
约束条件（4）的具体含义是农业物联网设备的生产成本和日常运营成本 ，不超过可用资金总额
Figure SMS_89
。
约束条件（4）可以确保农民在最大可用营运资金范围内制定决策计划。
可选地，所述S3的根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链，具体包括：
所述农产品供应链优化决策模型计算仅单纯依赖合同农业的销售方式的最大销售额
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，以及合同农业与传统零售批发结合时的最大销售额/>
Figure SMS_91
；
可选地，对于单纯依赖合同农业的销售方式，可以将模型中与传统零售批发相关的参数取值为0。
当
Figure SMS_92
时，所述农产品供应链优化决策模型决策出所述农产品的供应链采用仅单纯依赖合同农业的销售方式；
可选地，所述农产品供应链优化决策模型还能显示预期销售额。
当
Figure SMS_93
时，所述农产品供应链优化决策模型决策出所述农产品的供应链采用合同农业与传统零售批发结合的销售方式。
一种可行的实施方式中，所述农产品供应链优化决策模型还能显示预期销售额。
鉴于新鲜农产品的生产和销售之间的密切关系，本发明实施例建立了包括生产和销售两个环节之间的数学模型，以解决生产和销售的联合规划问题。
其中包括劳动力和农业物联网设备成本等的约束，这样得到的决策不仅基于价格估计和资源可用性，而且还基于农业物联网设备成本的影响的特殊要求。旨在为管理人员向农民提供最优的决策方案，以实现农民收入最大化，在乡村振兴的大背景下，切实防止规模性返贫、致贫。此外，通过所述农产品供应链优化决策模型，还可以初步评估所决策的因素对农民收入的影响。
如图2所示，本发明实施例还提供一种农产品供应链优化决策装置，所述装置包括：
获取模块210，用于获取农产品的初始数据信息；
整合模块220，用于对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息；
确定模块230，用于根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链。
可选地，所述农产品供应链优化决策模型的数学表达式如下式（1）所示：
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表示收益最大值，/>
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为第h周在合同农业中的合同价格，/>
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为第h周通过批发的方式售卖农产品的价格，/>
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为第h周通过零售方式售卖农产品的价格，/>
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为第h周合同农业供应量，/>
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为第h周批发配送量，/>
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为第h周零售配送量，/>
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第j周作物种植面积，/>
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为每公顷生产成本，/>
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为每公顷物联网设备的运营成本，/>
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为物联网设备的折旧成本,其中/>
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表示种植每公顷农产品所需要的物联网设备运营成本，/>
Figure SMS_102
为每人每周雇佣成本，/>
Figure SMS_105
表示第h周零售摊位数量，设J={1，2，...，n}为种植周的集合，其中n表示种植期的总周数，设H={1，2，...，v }为销售周的集合，v为销售期的总周数，j和h为生产和销售周的指数，j∈J，h∈H。
可选地，所述农产品供应链优化决策模型的约束条件，包括以下至少一种：
Figure SMS_109
约束条件（2）表达在合同农业中规定时间内的种植面积
Figure SMS_110
不可超过农民最大种植面积；
Figure SMS_111
约束条件（3）表达农民生产必须达到合同农业中规定的最低产品供应量，
Figure SMS_112
为符合合同农业要求的产品百分比，/>
Figure SMS_113
为合同农业中约定的第h周最低供应百分比；
约束条件（3）可以确保农民在种植计划中的产量满足合同农业的要求，也就是说，农民生产必须达到合同农业中规定的最低产品供应量，以避免农民违约。
Figure SMS_114
约束条件（4）的具体含义是农业物联网设备的生产成本和日常运营成本 ，不超过可用资金总额
Figure SMS_115
。
约束条件（4）可以确保农民在最大可用营运资金范围内制定决策计划。
本发明实施例提供的一种农产品供应链优化决策装置，其功能结构与本发明实施例提供的一种农产品供应链优化决策方法相对应，在此不再赘述。
图3是本发明实施例提供的一种电子设备300的结构示意图，该电子设备300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（centralprocessing units，CPU）301和一个或一个以上的存储器302，其中，所述存储器302中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器301加载并执行以实现上述农产品供应链优化决策方法的步骤。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由终端中的处理器执行以完成上述农产品供应链优化决策方法。例如，所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种农产品供应链优化决策方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、获取农产品的初始数据信息；
S2、对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息；
S3、根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2的对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息，具体包括：
基于平稳随机过程处理所述初始数据信息中的异常数据，所述平稳随机过程包括：宽平稳检验和严格平稳时间序列检验；
使用预设ARMA时间序列模型将去除异常数据后的农产品的数据信息，整合成周相关的数据信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3的农产品供应链优化决策模型的数学表达式如下式（1）所示：
Figure QLYQS_1
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Figure QLYQS_10
为第h周在合同农业中的合同价格，/>
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为第h周通过批发的方式售卖农产品的价格，/>
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为第h周通过零售方式售卖农产品的价格，/>
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为第h周合同农业供应量，/>
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为第h周批发配送量，/>
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为第h周零售配送量，/>
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第j周作物种植面积，/>
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为每公顷物联网设备的运营成本，/>
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为物联网设备的折旧成本,其中/>
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表示种植每公顷农产品所需要的物联网设备运营成本，/>
Figure QLYQS_13
为每人每周雇佣成本，/>
Figure QLYQS_15
表示第h周零售摊位数量，设J={1，2，...，n}为种植周的集合，其中n表示种植期的总周数，设H={1，2，...，v }为销售周的集合，v为销售期的总周数，j和h为生产和销售周的指数，j∈J，h∈H。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述农产品供应链优化决策模型的约束条件，包括以下至少一种：
Figure QLYQS_16
约束条件（2）表达在合同农业中规定时间内的种植面积
Figure QLYQS_17
不可超过农民最大种植面积；/>
Figure QLYQS_18
约束条件（3）表达农民生产必须达到合同农业中规定的最低产品供应量，
Figure QLYQS_19
为符合合同农业要求的产品百分比，/>
Figure QLYQS_20
为合同农业中约定的第h周最低供应百分比；
Figure QLYQS_21
约束条件（4）的具体含义是农业物联网设备的生产成本和日常运营成本 ，不超过可用资金总额
Figure QLYQS_22
。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S3的根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链，具体包括：
所述农产品供应链优化决策模型计算仅单纯依赖合同农业的销售方式的最大销售额
Figure QLYQS_23
，以及合同农业与传统零售批发结合时的最大销售额/>
Figure QLYQS_24
；
当
Figure QLYQS_25
时，所述农产品供应链优化决策模型决策出所述农产品的供应链采用仅单纯依赖合同农业的销售方式；
当
Figure QLYQS_26
时，所述农产品供应链优化决策模型决策出所述农产品的供应链采用合同农业与传统零售批发结合的销售方式。
6.一种农产品供应链优化决策装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取农产品的初始数据信息；
整合模块，用于对所述初始数据信息进行数据整合，得到整合后的农产品数据信息；
确定模块，用于根据所述整合后的农产品数据信息，采用预先构建的农产品供应链优化决策模型，确定所述农产品的供应链。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述农产品供应链优化决策模型的数学表达式如下式（1）所示：
Figure QLYQS_27
Figure QLYQS_29
表示收益最大值，/>
Figure QLYQS_36
为第h周在合同农业中的合同价格，/>
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为第h周合同农业供应量，/>
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为第h周批发配送量，/>
Figure QLYQS_41
为第h周零售配送量，/>
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第j周作物种植面积，/>
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为每公顷生产成本，/>
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为每公顷物联网设备的运营成本，/>
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为物联网设备的折旧成本,其中/>
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表示种植每公顷农产品所需要的物联网设备运营成本，/>
Figure QLYQS_32
为每人每周雇佣成本，/>
Figure QLYQS_39
表示第h周零售摊位数量，设J={1，2，...，n}为种植周的集合，其中n表示种植期的总周数，设H={1，2，...，v }为销售周的集合，v为销售期的总周数，j和h为生产和销售周的指数，j∈J，h∈H。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述农产品供应链优化决策模型的约束条件，包括以下至少一种：
Figure QLYQS_42
约束条件（2）表达在合同农业中规定时间内的种植面积
Figure QLYQS_43
不可超过农民最大种植面积；
Figure QLYQS_44
约束条件（3）表达农民生产必须达到合同农业中规定的最低产品供应量，
Figure QLYQS_45
为符合合同农业要求的产品百分比，/>
Figure QLYQS_46
为合同农业中约定的第h周最低供应百分比；
Figure QLYQS_47
约束条件（4）的具体含义是农业物联网设备的生产成本和日常运营成本 ，不超过可用资金总额
Figure QLYQS_48
。
9.一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，其特征在于，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1-5任一项所述农产品供应链优化决策方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，其特征在于，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1-5任一项所述农产品供应链优化决策方法。
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