2023年数模国赛C

2023年数学建模国赛C题的解决思路可以在知乎上找到详细的解析和代码提供。在解决数学建模问题时，确定模型和方法是非常重要的一步。这可能涉及到选择适当的数学模型，例如线性规划、动态规划、微分方程、概率模型等。此外，还需要确定适用的算法和方法，包括数据处理、优化、模拟等。对于不同的问题，可能需要采用不同的方法，因此需要考虑如何组织工作以同时处理多个问题。一个经验丰富的数学建模教练可以帮助团队在国赛中取得好成绩，并通过分享他们的心得和经验来帮助更多的队伍。

相关问题

2023年数模国赛c思路

你好！对于2023年数学建模国赛的C题，由于我无法预知具体的题目内容，因此无法提供具体的解题思路。但是，我可以给你一些一般的数学建模解题思路供参考：

1. 阅读题目：仔细阅读题目，理解问题的背景和要求。

2. 确定模型：根据问题的特点和要求，选择合适的数学模型。可能的模型包括线性规划、动态规划、图论等。

3. 假设和简化：根据问题的复杂程度，进行适当的假设和简化，以便建立可行的数学模型。

4. 数据处理：对于给定的数据，进行必要的处理和转换，使其适用于所选定的模型。

5. 模型求解：使用合适的数学方法和工具，对建立的模型进行求解，并得到数值结果或优化方案。

6. 模型验证：对求解结果进行验证，检查是否满足问题的要求和约束条件。

7. 结果分析和展示：将结果进行分析和解释，并以清晰、准确的方式展示。可以使用图表、表格等辅助工具。

请记住，以上仅为一般性的解题思路，具体的题目要求可能会有所不同。建议你仔细阅读题目，并根据题目要求进行有针对性的解题思考和方法选择。祝你在数学建模国赛中取得好成绩！如有更多问题，请随时提问。

2023年数模国赛c题matlab求解

### 2023 数模国赛 C题 MATLAB 求解方法

针对蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题，可以通过构建线性规划模型来实现收益最大化的求解目标。此过程涉及多个方面的工作，包括但不限于数据预处理、参数估计、模型建立以及最终的结果验证。

#### 数据预处理
在正式建模之前，需先对收集的历史销售记录进行清洗和整理。去除异常值，填补缺失项，并转换为适合后续计算的形式：

% 历史销量数据读取与初步清理
data = readtable('sales_history.csv');
cleanData = rmmissing(data); % 移除含有缺失值的行

#### 参数估算
利用已有的交易明细推算出各项成本费用（采购价）、价格弹性系数等重要指标作为输入变量参与下一步运算：

% 计算平均单位售价及变动趋势
priceMean = mean(cleanData.UnitPrice);
slope = polyfit(cleanData.DateNum, cleanData.UnitPrice, 1);

% 使用最小二乘法拟合需求函数中的斜率部分
betaHat = regress(diff(log(cleanData.SalesVolume)), ...
    [ones(length(cleanData)-1, 1), diff(cleanData.UnitPrice)]);

#### 构造优化模型
定义目标函数表达式及其对应的约束条件集合，采用内置solver完成最优点搜索任务：

f = @(x) -(sum(x(1:end-1).*log(x(end))) ...     % 收益总额负向表示
        + sum((cleanData.Cost-x(1:end-1)).*log(max(eps,x(end)-...
            betaHat(2)*(cleanData.UnitPrice-mean(cleanData.UnitPrice))))));

A = []; b = [];
lb = zeros(size(betaHat)); ub = inf(size(betaHat));
[xOptimal,fval] = fmincon(f,zeros(size(betaHat)),A,b,[],[],lb,ub,@nonlcon);

function [c,ceq]= nonlcon(x)
global cleanData priceMean slope;
ceq=[];
for i=1:length(cleanData)-1
    c(i)= (x(i)+slope*(i-1)-cleanData.UnitPrice(i)) * ...
          exp(-betaHat(2)*mean([cleanData.UnitPrice(i:i+1)]))-...
          (cleanData.SalesVolume(i+1)/exp(mean(log(cleanData.SalesVolume))));
end
end

上述代码片段展示了如何基于给定资料[^4]搭建起一套完整的解决方案框架。值得注意的是，在实际操作过程中可能还需要进一步调整和完善各个模块的设计细节以适应具体应用场景的需求变化。