线性规划代码详解(By 小赵先生)

modified_simulation_code_corrected.py

此文件用于模拟母羊的生产周期，并生成相应的图表。

代码内容

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# 导入所需的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# 常数定义
DAYS_IN_YEAR = 365
INITIAL_PENS_AVAILABLE = 168

# 基于提供数据的系数
conception_rate = 0.85  # 受孕率
mating_days = 20       # 交配天数
pregnancy_days_range = [147, 150]  # 怀孕天数范围
base_lactation_days = 40   # 基础哺乳天数
base_resting_days = 18     # 基础休息天数
average_lambs_per_ewe = 2.2  # 母羊的平均小羊数
lamb_mortality_rate = 0.03   # 小羊死亡率
pen_capacity = {'mating': 14, 'pregnant': 8, 'lactation': 6, 'fattening': 14}  # 每个围栏的容量
pen_cost = {'unused': 1, 'rented': 3}  # 围栏的费用
ewes_per_batch = 239  # 每批母羊的数量

# 下面是模拟代码的开始部分，为了简洁，这里仅展示了前面的部分。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# Constants
DAYS_IN_YEAR = 365
INITIAL_PENS_AVAILABLE = 168

# Coefficients based on provided data
conception_rate = 0.85
mating_days = 20
pregnancy_days_range = [147, 150]
base_lactation_days = 40
base_resting_days = 18
average_lambs_per_ewe = 2.2
lamb_mortality_rate = 0.03
pen_capacity = {'mating': 14, 'pregnant': 8, 'lactation': 6, 'fattening': 14}
pen_cost = {'unused': 1, 'rented': 3}
ewes_per_batch = 239

# Simulation code

# Initialize variables for dynamic programming
N = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
P = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
L = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
F = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
loss_day = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
pens_required_day = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)

# Start with initial number of ewes available for mating
N[0] = ewes_per_batch

for t in range(DAYS_IN_YEAR - max(pregnancy_days_range) - base_lactation_days - base_resting_days):
    # Mating phase
    newly_pregnant_ewes = np.random.binomial(N[t], conception_rate)
    N[t + mating_days] += N[t] - newly_pregnant_ewes
    N[t] -= newly_pregnant_ewes
    
    # Pregnancy phase
    pregnancy_duration = np.random.choice(pregnancy_days_range, newly_pregnant_ewes)
    unique_durations, counts = np.unique(pregnancy_duration, return_counts=True)
    for duration, count in zip(unique_durations, counts):
        L[t + duration] += count
        P[t] -= sum(counts)
    
    # Lactation phase
    lambs_born = np.random.poisson(average_lambs_per_ewe, L[t])
    lambs_surviving = lambs_born - np.random.binomial(lambs_born, lamb_mortality_rate)
    F[t + base_lactation_days] += sum(lambs_surviving)
    N[t + base_lactation_days + base_resting_days] += L[t]
    L[t] = 0
    
    # Calculate pens required for each phase
    pens_required_day[t] = (
        math.ceil(N[t] / pen_capacity['mating']) +
        math.ceil(P[t] / pen_capacity['pregnant']) +
        math.ceil(L[t] / pen_capacity['lactation']) +
        math.ceil(F[t] / pen_capacity['fattening'])
    )
    
    # Calculate loss for the day
    if pens_required_day[t] <= INITIAL_PENS_AVAILABLE:
        loss_day[t] = (INITIAL_PENS_AVAILABLE - pens_required_day[t]) * pen_cost['unused']
    else:
        loss_day[t] = (pens_required_day[t] - INITIAL_PENS_AVAILABLE) * pen_cost['rented']

# Visualization of the results
plt.figure(figsize=(15, 6))

# Plot for ewes required
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(pens_required_day, color='skyblue')
plt.axhline(y=INITIAL_PENS_AVAILABLE, color='r', linestyle='--')
plt.title("Daily Ewes Required")
plt.xlabel("Days")
plt.ylabel("Number of Ewes")
plt.legend(['Ewes Required', 'Ewes Available'])

# Plot for daily loss
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(loss_day, color='lightcoral')
plt.title("Daily Loss in Ewes")
plt.xlabel("Days")
plt.ylabel("Loss Value")
plt.tight_layout()
plt.show()


代码详解

  • 导入所需的库：numpy 用于数学运算，matplotlib.pyplot 用于绘制图表，math 用于基本数学函数。
  • 定义了一系列常数和系数，如 DAYS_IN_YEAR 表示一年的天数，INITIAL_PENS_AVAILABLE 表示初始可用的围栏数量。
  • conception_rate 是受孕率，表示母羊受孕的概率。
  • mating_days 是交配期的天数。
  • pregnancy_days_range 是怀孕期的天数范围。
  • base_lactation_days 是基础哺乳天数。
  • base_resting_days 是基础休息天数。
  • average_lambs_per_ewe 是每只母羊平均产的小羊数量。
  • lamb_mortality_rate 是小羊的死亡率。
  • pen_capacity 是一个字典，描述了不同类型围栏的容量。
  • pen_cost 是一个字典，描述了围栏的费用。
  • ewes_per_batch 是每批母羊的数量。

运行结果

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上面的图表显示了模拟的结果。

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此文件用于模拟母羊的生产周期，但不生成可视化结果。

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# 导入所需的库
import numpy as np
import math

# 常数定义
DAYS_IN_YEAR = 365
INITIAL_PENS_AVAILABLE = 168

# 基于提供数据的系数
conception_rate = 0.85  # 受孕率
mating_days = 20       # 交配天数
pregnancy_days_range = [147, 150]  # 怀孕天数范围
base_lactation_days = 40   # 基础哺乳天数
base_resting_days = 18     # 基础休息天数
average_lambs_per_ewe = 2.2  # 母羊的平均小羊数
lamb_mortality_rate = 0.03   # 小羊死亡率
pen_capacity = {'mating': 14, 'pregnant': 8, 'lactation': 6, 'fattening': 14}  # 每个围栏的容量
pen_cost = {'unused': 1, 'rented': 3}  # 围栏的费用
ewes_per_batch = 239  # 每批母羊的数量

# 下面是模拟代码的开始部分，为了简洁，这里仅展示了前面的部分。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# Constants
DAYS_IN_YEAR = 365
INITIAL_PENS_AVAILABLE = 239

# Coefficients based on provided data
conception_rate = 0.85
mating_days = 20
pregnancy_days_range = [147, 150]
base_lactation_days = 40
base_resting_days = 18
average_lambs_per_ewe = 2.2
lamb_mortality_rate = 0.03
pen_capacity = {'mating': 14, 'pregnant': 8, 'lactation': 6, 'fattening': 14}
pen_cost = {'unused': 1, 'rented': 3}
ewes_per_batch = 239

# Simulation code

# Initialize variables for dynamic programming
N = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
P = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
L = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
F = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
loss_day = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
pens_required_day = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)

# Start with initial number of ewes available for mating
N[0] = ewes_per_batch

for t in range(DAYS_IN_YEAR - max(pregnancy_days_range) - base_lactation_days - base_resting_days):
    # Mating phase
    newly_pregnant_ewes = np.random.binomial(N[t], conception_rate)
    N[t + mating_days] += N[t] - newly_pregnant_ewes
    N[t] -= newly_pregnant_ewes
    
    # Pregnancy phase
    pregnancy_duration = np.random.choice(pregnancy_days_range, newly_pregnant_ewes)
    unique_durations, counts = np.unique(pregnancy_duration, return_counts=True)
    for duration, count in zip(unique_durations, counts):
        L[t + duration] += count
        P[t] -= sum(counts)
    
    # Lactation phase
    lambs_born = np.random.poisson(average_lambs_per_ewe, L[t])
    lambs_surviving = lambs_born - np.random.binomial(lambs_born, lamb_mortality_rate)
    F[t + base_lactation_days] += sum(lambs_surviving)
    N[t + base_lactation_days + base_resting_days] += L[t]
    L[t] = 0
    
    # Calculate pens required for each phase
    pens_required_day[t] = (
        math.ceil(N[t] / pen_capacity['mating']) +
        math.ceil(P[t] / pen_capacity['pregnant']) +
        math.ceil(L[t] / pen_capacity['lactation']) +
        math.ceil(F[t] / pen_capacity['fattening'])
    )
    
    # Calculate loss for the day
    if pens_required_day[t] <= INITIAL_PENS_AVAILABLE:
        loss_day[t] = (INITIAL_PENS_AVAILABLE - pens_required_day[t]) * pen_cost['unused']
    else:
        loss_day[t] = (pens_required_day[t] - INITIAL_PENS_AVAILABLE) * pen_cost['rented']



代码详解

  • 导入所需的库：numpy 用于数学运算，math 用于基本数学函数。
  • 定义了一系列常数和系数，如 DAYS_IN_YEAR 表示一年的天数，INITIAL_PENS_AVAILABLE 表示初始可用的围栏数量。
  • conception_rate 是受孕率，表示母羊受孕的概率。
  • mating_days 是交配期的天数。
  • pregnancy_days_range 是怀孕期的天数范围。
  • base_lactation_days 是基础哺乳天数。
  • base_resting_days 是基础休息天数。
  • average_lambs_per_ewe 是每只母羊平均产的小羊数量。
  • lamb_mortality_rate 是小羊的死亡率。
  • pen_capacity 是一个字典，描述了不同类型围栏的容量。
  • pen_cost 是一个字典，描述了围栏的费用。
  • ewes_per_batch 是每批母羊的数量。

此代码不生成可视化结果。

modified_user_simulation_code(1).py

此文件用于模拟母羊的生产周期，并生成相应的图表。

代码内容

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# 导入所需的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# 常数定义
DAYS_IN_YEAR = 365
INITIAL_PENS_AVAILABLE = 168

# 基于提供数据的系数
conception_rate = 0.85  # 受孕率
mating_days = 20       # 交配天数
pregnancy_days_range = [147, 150]  # 怀孕天数范围
base_lactation_days = 40   # 基础哺乳天数
base_resting_days = 18     # 基础休息天数
average_lambs_per_ewe = 2.2  # 母羊的平均小羊数
lamb_mortality_rate = 0.03   # 小羊死亡率
pen_capacity = {'mating': 14, 'pregnant': 8, 'lactation': 6, 'fattening': 14}  # 每个围栏的容量
pen_cost = {'unused': 1, 'rented': 3}  # 围栏的费用
ewes_per_batch = 239  # 每批母羊的数量

# 下面是模拟代码的开始部分，为了简洁，这里仅展示了前面的部分。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# Simulation parameters
n_simulations = 1000

# Lists to store results
pens_required_list = []
lamb_output_list = []

# Using provided values for variables
ewes_per_batch = 168
conception_rate = 0.85
pregnancy_days_range = range(147, 151)
average_lambs_per_ewe = 2.2
lamb_mortality_rate = 0.03
pen_capacity = {
    'mating': 14,
    'pregnant': 8,
    'lactation': 6,
    'fattening': 14
}

# Simulate the breeding process
for _ in range(n_simulations):
    # Mating phase
    ewes_mated = ewes_per_batch
    ewes_pregnant = np.random.binomial(ewes_mated, conception_rate)
    
    # Pregnancy phase
    pregnancy_duration = np.random.choice(pregnancy_days_range, ewes_pregnant)
    
    # Lactation phase
    lambs_born = np.random.poisson(average_lambs_per_ewe, ewes_pregnant)
    lambs_surviving = lambs_born - np.random.binomial(lambs_born, lamb_mortality_rate)
    
    # Calculate pens required for each phase
    pens_mating = math.ceil(ewes_mated / pen_capacity['mating'])
    pens_pregnant = math.ceil(ewes_pregnant / pen_capacity['pregnant'])
    pens_lactation = math.ceil(ewes_pregnant / pen_capacity['lactation'])
    pens_fattening = math.ceil(sum(lambs_surviving) / pen_capacity['fattening'])
    
    total_pens = pens_mating + pens_pregnant + pens_lactation + pens_fattening
    pens_required_list.append(total_pens)
    lamb_output_list.append(sum(lambs_surviving))

# Visualization
plt.figure(figsize=(15, 6))

# Plot for pens required
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.hist(pens_required_list, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title("Distribution of Pens Required")
plt.xlabel("Number of Pens")
plt.ylabel("Frequency")

# Plot for lamb output
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.hist(lamb_output_list, bins=30, color='lightcoral', edgecolor='black')
plt.title("Distribution of Lamb Output")
plt.xlabel("Number of Lambs")
plt.ylabel("Frequency")

plt.tight_layout()
plt.show()

代码详解

  • 导入所需的库：numpy 用于数学运算，matplotlib.pyplot 用于绘制图表，math 用于基本数学函数。
  • 定义了一系列常数和系数，如 DAYS_IN_YEAR 表示一年的天数，INITIAL_PENS_AVAILABLE 表示初始可用的围栏数量。
  • conception_rate 是受孕率，表示母羊受孕的概率。
  • mating_days 是交配期的天数。
  • pregnancy_days_range 是怀孕期的天数范围。
  • base_lactation_days 是基础哺乳天数。
  • base_resting_days 是基础休息天数。
  • average_lambs_per_ewe 是每只母羊平均产的小羊数量。
  • lamb_mortality_rate 是小羊的死亡率。
  • pen_capacity 是一个字典，描述了不同类型围栏的容量。
  • pen_cost 是一个字典，描述了围栏的费用。
  • ewes_per_batch 是每批母羊的数量。

运行结果

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上面的图表显示了模拟的结果。

modified_code_no_visual(1).py

此文件用于模拟母羊的生产周期，但不生成可视化结果。

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# 导入所需的库
import numpy as np
import math

# 常数定义
DAYS_IN_YEAR = 365
INITIAL_PENS_AVAILABLE = 168

# 基于提供数据的系数
conception_rate = 0.85  # 受孕率
mating_days = 20       # 交配天数
pregnancy_days_range = [147, 150]  # 怀孕天数范围
base_lactation_days = 40   # 基础哺乳天数
base_resting_days = 18     # 基础休息天数
average_lambs_per_ewe = 2.2  # 母羊的平均小羊数
lamb_mortality_rate = 0.03   # 小羊死亡率
pen_capacity = {'mating': 14, 'pregnant': 8, 'lactation': 6, 'fattening': 14}  # 每个围栏的容量
pen_cost = {'unused': 1, 'rented': 3}  # 围栏的费用
ewes_per_batch = 239  # 每批母羊的数量

# 下面是模拟代码的开始部分，为了简洁，这里仅展示了前面的部分。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# Constants
DAYS_IN_YEAR = 365
INITIAL_PENS_AVAILABLE = 239

# Coefficients based on provided data
conception_rate = 0.85
mating_days = 20
pregnancy_days_range = [147, 150]
base_lactation_days = 40
base_resting_days = 18
average_lambs_per_ewe = 2.2
lamb_mortality_rate = 0.03
pen_capacity = {'mating': 14, 'pregnant': 8, 'lactation': 6, 'fattening': 14}
pen_cost = {'unused': 1, 'rented': 3}
ewes_per_batch = 239

# Simulation code

# Initialize variables for dynamic programming
N = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
P = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
L = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
F = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
loss_day = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)
pens_required_day = [0] * (DAYS_IN_YEAR + 1)

# Start with initial number of ewes available for mating
N[0] = ewes_per_batch

for t in range(DAYS_IN_YEAR - max(pregnancy_days_range) - base_lactation_days - base_resting_days):
    # Mating phase
    newly_pregnant_ewes = np.random.binomial(N[t], conception_rate)
    N[t + mating_days] += N[t] - newly_pregnant_ewes
    N[t] -= newly_pregnant_ewes
    
    # Pregnancy phase
    pregnancy_duration = np.random.choice(pregnancy_days_range, newly_pregnant_ewes)
    unique_durations, counts = np.unique(pregnancy_duration, return_counts=True)
    for duration, count in zip(unique_durations, counts):
        L[t + duration] += count
        P[t] -= sum(counts)
    
    # Lactation phase
    lambs_born = np.random.poisson(average_lambs_per_ewe, L[t])
    lambs_surviving = lambs_born - np.random.binomial(lambs_born, lamb_mortality_rate)
    F[t + base_lactation_days] += sum(lambs_surviving)
    N[t + base_lactation_days + base_resting_days] += L[t]
    L[t] = 0
    
    # Calculate pens required for each phase
    pens_required_day[t] = (
        math.ceil(N[t] / pen_capacity['mating']) +
        math.ceil(P[t] / pen_capacity['pregnant']) +
        math.ceil(L[t] / pen_capacity['lactation']) +
        math.ceil(F[t] / pen_capacity['fattening'])
    )
    
    # Calculate loss for the day
    if pens_required_day[t] <= INITIAL_PENS_AVAILABLE:
        loss_day[t] = (INITIAL_PENS_AVAILABLE - pens_required_day[t]) * pen_cost['unused']
    else:
        loss_day[t] = (pens_required_day[t] - INITIAL_PENS_AVAILABLE) * pen_cost['rented']



代码详解

  • 导入所需的库：numpy 用于数学运算，math 用于基本数学函数。
  • 定义了一系列常数和系数，如 DAYS_IN_YEAR 表示一年的天数，INITIAL_PENS_AVAILABLE 表示初始可用的围栏数量。
  • conception_rate 是受孕率，表示母羊受孕的概率。
  • mating_days 是交配期的天数。
  • pregnancy_days_range 是怀孕期的天数范围。
  • base_lactation_days 是基础哺乳天数。
  • base_resting_days 是基础休息天数。
  • average_lambs_per_ewe 是每只母羊平均产的小羊数量。
  • lamb_mortality_rate 是小羊的死亡率。
  • pen_capacity 是一个字典，描述了不同类型围栏的容量。
  • pen_cost 是一个字典，描述了围栏的费用。
  • ewes_per_batch 是每批母羊的数量。

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