给出具体的模型python代码

由于这是一个复杂的优化问题，我们不能直接提供完整的Python代码，因为这需要结合实际的库（如` pulp ` 或 `scipy.optimize `）以及详细的算法实现。但我会提供一个基本的框架，你可以根据这个框架进行调整。

首先，你需要安装必要的库：

pip install pulp numpy pandas

然后，我们可以构建一个简单的线性规划模型（使用 `pulp` 库）来描述问题：

import pulp
import numpy as np

# 假设你已经有了所有相关的数据，比如成本、产量、销售量等，存储在一个字典中
data = ...  # 包括 c_i, p_i, y_i, s_i 的值

# 创建问题实例
prob = pulp.LpProblem("Optimal_Crop_Planting", pulp.LpMaximize)

# 定义决策变量 (x_ij)
land_area = data['total_land_area']
作物_types = list(data.keys())
x = {f"x_{i}_{year}": pulp.LpVariable(f"{i}_year{year}", lowBound=0, cat='Continuous') for i in作物_types for year in range(2024, 2031)}

# 构造目标函数
if scenario == '滞销':
    objective = pulp.lpSum([data[i]['price'] * x[f"x_{i}_{year}"] - data[i]['cost'] * x[f"x_{i}_{year}"] for i in crop_types for year in range(2024, 2031)])
else:  # 降价出售
    discounted_price = [data[i]['price'] * (1 - r) for i in crop_types]
    objective = pulp.lpSum(discounted_price[i] * x[f"x_{i}_{year}"] - data[i]['cost'] * x[f"x_{i}_{year}"] for i in crop_types for year in range(2024, 2031))

# 添加约束
for i in crop_types:
    prob += pulp.lpSum(x[f"x_{i}_{year}"] for year in range(2024, 2031)) <= land_area[i]

# 进行轮作限制等其他约束...

# 解决问题
prob.solve()

# 输出结果
results = {}
for var in prob.variables():
    results[var.name] = var.varValue

# 将结果写入Excel文件
pandas.DataFrame(results).to_excel('result1_{}.xlsx'.format(scenario), index=False)

print("Solution status:", pulp.LpStatus[prob.status])
print("Objective value:", pulp.value(prob.objective))

这只是一个基础模板，实际代码可能需要根据农场的具体需求（如轮作规则、分散度限制等）进行调整。记得在代码中替换`scenario`为'滞销'或'降价出售'。如果你遇到复杂的约束或非线性关系，可能需要转为整数规划或使用更高级的优化库。