2023数模国赛C题问题假设

2023数模国赛C题问题假设是考虑商超以品类为单位做补货计划。根据引用，问题要求分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并给出未来一周（2023年7月1-7日）各蔬菜品类的日补货总量和定价策略，以最大化商超的收益。此外，引用提到已完成第一问的代码和求解结果，整理出了蔬菜各品类随着时间变化的销售量，并做出了这些蔬菜品类的皮尔森相关系数的热力图。而引用给出了商超在2020年7月1日至2023年6月30日的商品销售流水明细和批发价格的相关数据，还包括各商品近期的损耗率数据。综合以上引用内容，可以得出2023数模国赛C题问题的假设是在商超以品类为单位进行补货计划，并且需要考虑销售总量、成本加成定价、销售量的时间变化、皮尔森相关系数、销售流水明细、批发价格和商品损耗率等因素。

相关问题

2023数模国赛c题附件二数据处理

附件2中的数据处理包括以下几个步骤：

首先，根据月份对数据进行统计，以月为单位进行销量情况的统计。对于数据较少的月份，可以选择剔除，以保证分析的准确性。对于有数据缺失的月份，可以进行插值处理，填充缺失值。此外，考虑到实测数据的波动性较大，可以对数据进行平滑处理，以获取趋势信息。

其次，针对每个指标可以建立单独的预测模型。例如，对于销量和批发价格，可以选择合适的算法进行预测，并预测7月1日至7日的数据。这些指标往往具有一定的周期性，因此在建立销量、批发价格与销售价格之间的关系式模型时，可以利用第一问中与其相关性较大的菜品指标。例如，假设菜品A与菜品C和菜品D的相关性在0.95以上，那么在建立模型时，自变量可以选择菜品A、C、D的销量和批发价格，因变量为菜品A的销售价格。同时，还需要考虑到不会在第三问中选择所有菜品A、C、D，所以还需要构建A和C、A和D以及单独A的指标作为自变量的情况。在建立模型时，需要标注好训练的模型及参数，以便后续第三问的计算使用。

最后，为了确定相关性较大的菜品，需要设置一个相关性值的阈值，找出与每种菜品相关性较大的菜品。这个阈值可以根据实际情况来设定。这些相关性较大的菜品将在第二问的构建中使用，并且在后续问题中也会用到。通过以上的数据处理步骤，可以为2023数模国赛C题附件二提供有效的分析和预测基础。

2024数模国赛c题

关于2024年数学建模国赛C题的信息如下：

题目与要求方面，具体细节没有直接提及。不过，在这类比赛中通常会给出一个实际生活或者工程领域内的问题场景，参赛队伍需要根据给定的数据和背景材料建立相应的数学模型来解决问题。

解题思路上，对于类似的比赛题目，一般建议采取以下几个步骤来进行准备和解答：

采用适当的数学模型进行构建。依据问题特性选取适合的模型，例如线性规划、非线性规划、整数规划或是混合整数线性规划等。

确定模型的基本要素：这包括设定合理的假设条件、明确定义涉及的所有变量、确立目标函数以及任何必要的约束条件。

利用编程工具辅助求解。像MATLAB, Python结合Gurobi这样的组合能够有效帮助解决复杂的优化问题，并提供直观的结果展示方式。

# 示例代码片段用于说明如何使用Python和Gurobi求解混合整数线性规划问题
from gurobipy import *

model = Model('crop_planting_strategy')
x = model.addVars(..., vtype=GRB.BINARY) # 定义决策变量
model.setObjective(quicksum(profit[i]*x[i] for i in crops), GRB.MAXIMIZE)
for constraint in constraints_list:
    model.addConstr(...)
model.optimize()

参考已有的成功案例和技术文章。从其他参与者的经验分享中学习有效的策略和技巧，比如应用遗传算法处理复杂情况下的寻优过程；同时也可以借鉴视频教程了解更详细的实施流程。