用matlab表示此优化模型的建模

在MATLAB中，你可以使用`optim Toolbox`来建立非线性规划模型。这里是一个简化的版本，展示了如何用MATLAB的符号表达式语法来创建模型。注意，由于实际问题涉及到更复杂的约束和逻辑，这只是一个简化版的示例，你可能需要将其扩展到完整的整数规划形式。

% 导入所需工具箱
syms x(i,j,k,t) % 作物产量符号变量
y(i,b,k,t)      % 智慧大棚作物产量符号变量
z(i,t)          % 豆类种植标志符

% 定义常数
A(j) = ...;        % 亩产量
P(j) = ...;        % 销售价格
C(j) = ...;        % 种植成本
S(j) = ...;        % 预期销售量
T(i) = ...;        % 地块类型
D = ...;           % 豆类种植周期

% 建立目标函数
if situation == 1 % 情况1：滞销
    obj = sum(P .* (1 - x) - C * x); % 最大化收益
else                  % 情况2：打折销售
    obj = sum(0.5 * P .* x + 0.5 * P * (1 - x) - C * x); % 最大化总收入
end

% 约束条件
constrs = [
    sum(x(i,:,t), 'all') <= A(i) * sum(y(i,:,t), 'all'), % 地块面积限制
    x(i,:,t) <= A(j),                                      % 智慧大棚产量限制
    x(i,:,t) == S(j),                                      % 总产量等于预期销售量
    if t > D, z(i,t) == 0, else z(i,t) >= z(i,t-D), end,   % 豆类种植周期
    x(i,:,t) >= 0,                                         % 非负产量
    y(i,:,t) >= 0                                          % 非负棚内产量
];

% 创建优化问题结构
prob = optimproblem('Objective', obj, 'Constraints', constrs);

% 使用linprog或intlinprog（视情况而定）求解
% 如果是线性规划，使用：
sol = linprog(obj, [], [], [], constrs{:}, 'LowerBound', 0);
% 如果是整数规划，使用：
sol = intlinprog(obj, [], [], [], constrs{:}, 'VariableTypes', optimvar(sol).VarType, 'Integers', optimvar(sol).IntegerVariables);

% 查看结果
disp(sol.x);
disp(['Optimal Objective Value:', sol.Objective.Value]);

% 解释结果，根据x和y的值，以及豆类种植标志z来安排种植计划

请注意，实际代码会包含更多的细节，如数据导入、滞销损失权重的选择等。在实际应用中，你需要将这些符号表达式转换成数值矩阵，并将它们输入到`linprog`或`intlinprog`函数中求解。