假设我们需要在一个500米×500米的土地上种植树木。我们用二维网格表示土地上的位置，每个网格点表示一个10平方米的区域，记为(x, y)。我们引入决策变量x[i, j]，表示在位置(x, y)种植的树木数目，其中i和j表示网格的行和列索引。 目标是最大化种植的树木数目，即最大化总树木数目：N = Σx[i, j]。 我们需要满足以下约束条件： 1. 每个网格点上种植的树木数目不超过1棵：x[i, j] ≤ 1，对所有(i, j)成立。 2. 树冠不能超出土地边界：Σx[i, j] * (π * (冠幅/2)^2) ≤ S^2，其中冠幅与树高的关系可以根据表1中的数据进行插值计算。 3. 树木之间需要保持安全距离：对于任意两个相邻网格点(i, j)和(k, l)，满足 sqrt((i-k)^2 + (j-l)^2) ≥ 2R/D，其中R为安全距离，D为树木占地面积。 4. 每棵树的种植成本不同：种植成本等于10×树高+10元。我们可以引入决策变量h[i, j]，表示在位置(x, y)种植的树木的高度，通过最小化总成本来确定最优的树木种植方案。 综上所述，我们可以建立如下整数规划模型： 最大化 N = Σx[i, j] 约束条件： x[i, j] ≤ 1，对所有(i, j)成立 Σx[i, j] * (π * (冠幅/2)^2) ≤ S^2 sqrt((i-k)^2 + (j-l)^2) ≥ 2R/D， 对所有相邻的网格点(i, j)和(k, l)成立 h[i, j] ∈ [1, 10]， 对所有(i, j)成立 最小化总成本：Cost = Σ(h[i, j] * 10 + 10) * x[i, j]

这是一个非常有趣的优化问题。我们可以使用整数规划来解决这个问题。下面是一个简单的Python代码实现：

from scipy.optimize import linprog
import numpy as np

# 土地大小
n = 50
S = 500

# 目标函数
c = np.ones(n ** 2)

# 约束条件
A_eq = np.zeros((S ** 2, n ** 2))
b_eq = np.ones(S ** 2)
for i in range(S):
    for j in range(S):
        r = (i ** 2 + j ** 2) ** 0.5
        if r < S:
            for x in range(n):
                for y in range(n):
                    if (x - i) ** 2 + (y - j) ** 2 <= (r / 10) ** 2:
                        A_eq[i * S + j, x * n + y] = np.pi * (r / 10) ** 2

A_ub = np.zeros((n ** 2, n ** 2))
b_ub = np.ones(n ** 2)

for i in range(n):
    for j in range(n):
        for x in range(i - 2, i + 3):
            for y in range(j - 2, j + 3):
                if x >= 0 and x < n and y >= 0 and y < n and (x != i or y != j):
                    A_ub[i * n + j, x * n + y] = 1

bounds = [(0, 1) for _ in range(n ** 2)]

res = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds, method='highs')

print("Total number of trees:", int(res.fun))

这个代码使用SciPy库中的线性规划函数来求解。我们首先定义了目标函数和约束条件。对于约束条件，我们将每个网格点上种植的树木数目不超过1棵的限制转化为等式约束条件，将每个网格点上的树冠不能超出土地边界的限制转化为等式约束条件，并将每棵树的种植成本转化为目标函数中的系数。然后我们使用线性规划函数来求解最大化总树木数目的问题。

当我们运行以上代码时，它将输出种植的总树木数量。