2023数学建模c题

对于2023数学建模C题的分析，需要综合引用中给出的相关信息来进行推断。根据引用内容，题目中涉及到商超以品类为单位做补货计划的问题，并需要分析蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，以及给出未来一周的日补货总量和定价策略，使得商超收益最大。

为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行分析和建模：
1. 首先，对每个蔬菜品类的销售总量与成本加成定价之间的关系进行分析。可以使用统计方法和数据挖掘算法来建立这些关系模型，例如回归分析、时间序列分析等。通过分析历史数据，可以找到销售总量与成本加成定价之间的相关性，并据此制定定价策略。
2. 其次，根据第一步中建立的关系模型，预测未来一周蔬菜品类的销售总量和成本加成定价。可以使用时间序列预测模型，根据过去的销售数据和成本数据，来预测未来一周的销售总量和成本加成定价。
3. 最后，根据预测的销售总量和成本加成定价，进行优化决策。可以使用数学优化算法，例如线性规划、整数规划等，来求解最大化商超收益的补货总量和定价策略。根据模型的约束条件和目标函数，得出最优的补货总量和定价策略。

以上是针对2023数学建模C题的一种解决思路。具体的建模方法和算法选择可以根据具体情况进行调整和优化。

相关问题

2023数学建模C题

2023数学建模C题涉及到商超以品类为单位做补货计划和定价策略。具体来说，该题目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，以使商超收益最大化。同时，题目中还提到了第一问中与菜品销售有较高相关性的菜品指标需要与第二问中的补货计划和定价策略相结合。

为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行建模和求解：

1. 首先，根据第一问的相关性分析结果，确定与销售量和成本加成定价有较高相关性的菜品指标。
2. 利用这些菜品指标和7月1-7日期间的销售数据，建立单独每个指标的预测模型，预测未来一周各菜品指标的销量和批发价格。
3. 根据第一问中的结果，结合第二问的需求，构建菜品销量、批发价格与销售价格的关系式模型。模型中的自变量包括与销售价格有较高相关性的菜品指标的销量和批发价格，因变量为菜品的销售价格。
4. 考虑到第三问需要寻找最优补货菜品和数量，还需构建包括不同组合的自变量情况，如菜品A与菜品C、菜品A与菜品D的销量和批发价格，以及单独菜品A的指标。为了标注好训练的模型及参数，可以使用合适的算法进行拟合和优化。
5. 结合前面计算出的7月1-7日期间的各菜品销量和批发价格，利用构建的关系式模型，计算出菜品的销售价格。
6. 对于第二问，根据菜品的销售价格和成本加成定价的关系，制定蔬菜品类的补货总量和定价策略，以最大化商超的收益。

综上所述，通过建立以销量和成本为基础的多维度定价模型，并结合第一问中的相关性分析结果和第二问的需求，可以求解2023数学建模C题中关于补货计划和定价策略的问题。

2023数学建模c题假设

2023数学建模C题的假设可能包括以下几个方面:
1. 假设数据的收集是准确和完整的。即假设所给的21年和22年的数据是真实可靠的。
2. 假设题目中描述的问题和要求是清晰明确的。
3. 假设各个线路的货运量在短期内是相互独立的，即一个线路的货运量不会受到其他线路的影响。
4. 假设货运量存在某种规律或模式，可以通过分析历史数据来预测未来的货运量。
5. 假设预测的货运量与实际情况存在一定的误差，即预测结果并不一定完全准确，但可以提供一种合理的估计值。
请注意，以上是一些可能的假设，具体的假设需要根据题目的具体要求和背景进行推断。