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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种农作物智能种植决策方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120612113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510722033.5，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种农作物智能种植决策方法及系统是由张黄河;武鹏;赵凯涛;武天豪;魏驿权设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农作物智能种植决策方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种农作物智能种植决策方法及系统，涉及农业种植规划与智能决策技术领域，包括：获取目标地区的地块信息、可选的农作物信息以及历史种植销售记录；以目标地区的总利润最大化为目标，构建决策模型，并增加地块耕地类型、农作物种植规律对种植条件的约束；对价格波动和产量波动进行不确定性建模，生成价格产量随机序列；将价格产量随机序列作为风险场景集，通过嵌套遗传算法，对不同场景下的决策模型进行求解，以最大化最坏情况下的总利润为目标，从得到的若干个种植策略中选择最终的抗风险种植策略。本发明适用于耕地资源受限地区如山区、旱地的农作物种植规划，支持多周期、多约束条件下的收益最大化与风险控制。

本发明授权一种农作物智能种植决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种农作物智能种植决策方法，其特征在于，包括： 获取目标地区的地块信息、可选的农作物信息以及历史种植销售记录； 基于地块信息和农作物信息，以目标地区的总利润最大化为目标，构建以第年第地块种植第种作物为决策变量的决策模型，并增加地块耕地类型、农作物种植规律对种植条件的约束； 依据历史种植销售记录，对价格波动和产量波动进行不确定性建模，生成价格产量随机序列； 将价格产量随机序列作为风险场景集，通过嵌套遗传算法，对不同场景下的决策模型进行求解，寻优各个场景下的种植策略，以最大化最坏情况下的总利润为目标，从得到的若干个种植策略中选择最终的抗风险种植策略； 其中，所述嵌套遗传算法，具体为： 遍历风险场景集中的每个场景，在价格-产量组合下，以目标地区的总利润最大化为目标，求解构建的决策模型，得到每个场景下的最优种植策略； 以最大化最坏情况下的总利润为目标，从得到的若干个种植策略中选择抗风险能力最强、效益最好的种植策略； 最坏情况，是所有场景下的总利润最小的种植策略，只要保证最坏情况下的总利润最大，那就可以抗风险，因此，目标函数定义为： 其中，为第年的种植策略，为风险场景集中的场景，为场景下地块种植作物的产量，为场景下作物的销售价格，为场景下地块种植作物的成本，表示场景下作物的预期销量，为决策变量，表示第年地块是否种植作物，为场景ξ下的滞销损失系数； 在求解过程中增加动态轮作约束和资源限制约束，具体为： 1动态轮作约束 引入场景依赖的轮作规则： 2资源限制约束 成本波动下调整种植面积上限： 在上述目标函数和约束下，采用双层优化框架从得到的若干个种植策略中选择抗风险能力最强、效益最好的种植策略，具体为： 内层优化：针对固定种植策略，遍历所有场景，计算最坏情况下的利润，即，具体地，采用遗传算法，在适应度函数中嵌套场景遍历，计算每个个体的最坏利润； 外层优化：调整种植策略，最大化内层得到的最坏利润，即，具体地，采用列生成法，针对大规模场景集，分解问题为主问题种植策略与子问题场景评估。

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