2023数学建模国赛蔬菜类商品的自动定价与补货决策

根据提供的引用内容，商超在进行蔬菜类商品的补货和定价决策时，可以考虑以下方面:

问题1: 蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。
商超可以通过分析附件2中的销售流水明细数据来了解不同品类和单品的销售量分布规律，比如观察销售量的高峰期和低谷期，以及不同品类和单品之间的销售相互关系。这可以帮助商超更好地了解市场需求，为补货和定价决策提供依据。

问题2: 各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，以及未来一周的补货总量和定价策略。
商超可以根据附件2中的销售流水明细数据和附件3中的批发价格数据，建立蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系。通过优化算法，商超可以预测未来一周(2023年7月1日至7日)的日补货总量和定价策略，以最大化商超的收益。

问题3: 单品的补货计划，控制可售单品总数并满足最小陈列量要求。
商超可以根据附件4中的损耗率数据，结合2023年6月24日至30日的可售品种信息，制定7月1日的单品补货量和定价策略。在满足市场对各品类蔬菜商品需求的前提下，商超可以使用最优化算法，控制可售单品总数在27至33个，并确保各单品订购量满足最小陈列量2.5千克的要求，以最大化商超的收益。

问题4: 需要采集哪些相关数据以辅助补货和定价决策。
除了提供的附件数据外，商超还可以考虑采集以下相关数据来帮助解决上述问题：
- 市场竞争对手的销售数据和定价策略，以了解行业趋势和市场动态。
- 消费者的购买行为和偏好调查数据，以了解不同消费群体对蔬菜类商品的需求和偏好。
- 供应商的供货数据和合作情况，以确保及时供应和合理价格。
这些数据可以为商超提供更全面的信息，从而更准确地进行补货和定价决策，进一步提升商超的竞争力和收益。