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题思路

对于2023数学建模C题，思路可以分为以下几个步骤：

1. 理解题目要求和给出的引用内容。题目中涉及到了两个问题，分别是居住建筑碳排放的综合评价和婴儿行为特征的治疗费用分析。

2. 针对居住建筑碳排放的综合评价，可以建立一个数学模型来量化和评估碳排放的影响因素。根据引用中提到的影响因素，可以选择与上述因素相关度大且易于量化的指标，并基于这些指标对居住建筑整个生命周期的碳排放进行综合评价。可以使用线性回归、多元回归或者其他合适的方法来建立模型。

3. 对于婴儿行为特征的治疗费用分析，可以首先根据引用中给出的两个分数对应的治疗费用，建立一个数学模型来估计治疗费用与行为特征之间的关系。可以使用函数拟合或其他适当的方法来建立模型。然后根据目标行为特征，通过调整治疗方案来计算最少需要花费多少治疗费用使婴儿的行为特征从矛盾型变为中等型，并分析要使其行为特征变为安静型，治疗方案需要如何调整。

4. 验证模型的有效性。对于居住建筑碳排放的综合评价和婴儿行为特征的治疗费用分析，可以根据现有的数据进行模型验证。可以使用交叉验证、误差分析或其他合适的方法来评估模型的有效性。

通过以上步骤，可以建立数学模型并分析解决2023数学建模C题。