2023 年高教社杯C 题 蔬菜类商品的自动定价与补货决策

根据题目要求，我们需要设计一个数学模型来计算未来一周每个蔬菜品类的日补货总量和定价策略，以使得商超收益最大。具体的定价与补货决策可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要根据附件3的批发价格数据计算每个蔬菜品类的成本。对于每个蔬菜品类i，其成本ci可以通过对其子类的平均批发价格求和得到。

2. 接下来，我们需要分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系。这可以通过对历史销售数据进行分析来确定。根据销售总量与成本加成定价的关系，我们可以得出不同定价策略对商超收益的影响。

3. 在分析了销售总量与成本加成定价的关系后，我们可以确定未来一周每个蔬菜品类的日补货总量和定价策略。这可以通过优化算法来实现，目标是使商超收益最大化。我们可以使用动态规划、线性规划或其他适合的优化方法来解决这个问题。

总之，根据题目要求，我们需要设计一个数学模型，并结合历史销售数据、批发价格数据等信息，来计算未来一周每个蔬菜品类的日补货总量和定价策略，以实现商超收益最大化。

相关问题

2023高教社杯国赛数学建模C题思路 蔬菜类商品的自动定价与补货决策

根引用内容，问题的核心是建立数学模型来解决蔬菜类商品的自动定价与补货决策。在此过程中，需要进行数据预处理、商品关系分析和线性拟合等步骤。

首先，需要对数据进行预处理和简单分析，包括对销售流水明细数据、批发价格和近期损耗率进行分析和可视化。这些数据将为后续的建模提供基础。

其次，可以使用关联分析算法（如Apriori算法）来分析蔬菜各品类和单品之间的销售量分布规律及相互关系。这可以帮助商超了解各个品类和单品之间的关联情况，从而更好地进行补货计划。

接下来，可以使用线性拟合方法来分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系。通过拟合得到的参数，可以制定未来一周（例如2023年7月1日至7日）的日补货总量和定价策略，以实现商超的收益最大化。

对于进一步制定单品的补货计划，可以考虑以下因素：可售单品总数的控制在27-33个，各单品订购量满足最小陈列量2.5千克的要求。结合2023年6月24日至30日的可售品种数据，可以给出7月1日的单品补货量和定价策略，以尽量满足市场对各品类蔬菜商品的需求，并使得商超收益最大化。

对于更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策，商超还可以采集其他相关数据。例如，可以收集市场需求数据、竞争对手的定价数据、季节性销售变化等信息。这些数据可以帮助商超更全面地了解市场情况，优化补货和定价决策的准确性和有效性。

综上所述，解决蔬菜类商品的自动定价与补货决策涉及数据预处理、商品关系分析、线性拟合和数据采集等步骤。通过建立数学模型和采用合适的算法，商超可以实现收益最大化并满足市场需求。

2023高教社杯 国赛数学建模C题思路 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策

根据引用给出的信息，2023高教社杯国赛C题的题目是关于蔬菜类商品的自动定价与补货决策的根据引用提供的信息，问题2要求考虑商超以品类为单位做补货计划，并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）的日补货总量和定价策略，以使商超收益最大化。

可见，这道题目要求参赛者设计一个算法来自动定价和补货决策，以最大化商超的收益。具体的思路和代码实现请参考引用中的相关内容。