2023数学建模国赛C题

引用是关于2023数学建模国赛的C题的问题。这个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）的日补货总量和定价策略，以使商超收益最大。引用提供了一个解决方法，即先建立每个指标的预测模型，然后使用这些模型来构建销量、批发价格与销售价格的关系式模型。在建立关系式模型时，要考虑到各个菜品之间的相关性。最后，根据建立的模型和已知的销量、批发价格，计算出每个菜品的定价。引用提到相关性的方法有很多种，我们可以选择一个相关性值的阈值，找出与每种菜品相关性较大的菜品，以构建关系式模型。这个模型可以被用于后面的寻优过程，以选择最佳的进货菜品和数量。综上所述，这个题目主要是基于数学模型和相关性分析来确定蔬菜品类的销售总量和定价策略，以最大化商超的收益。

相关问题

2023数学建模国赛C思路

数学建模国赛C题的思路是在商超以品类为单位做补货计划，目标是通过分析蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，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，可以采取以下步骤：

1. 首先，根据给定的时间范围（2023年7月1-7日）的销量和批发价格数据，建立每个蔬菜品类销量和批发价格与销售价格的关系模型。可以选择适合周期性数据的算法，例如ARIMA模型或季节性指数平滑模型等。

2. 在建立关系模型时，考虑到第三问的寻优需求，需要将每个品类与其他品类的相关性纳入模型中。根据第一问中相关性分析的结果，选择与目标品类相关性较高的几个品类作为自变量，以目标品类的销售价格作为因变量构建模型。同时，还需要考虑到可能单独使用目标品类的情况，以及与其他品类相关性较差的情况。

3. 标注好训练的模型和参数，以便后续问题的调用计算。

4. 在完成模型建立后，根据已有的销量和批发价格数据，结合模型计算出各个蔬菜品类的销售价格。根据商超的收益最大化目标，可以使用优化算法，如线性规划或遗传算法，来确定每个品类的日补货总量和定价策略。

总的来说，数学建模国赛C题的思路是通过建立销量和成本构建的多维度定价模型，结合相关性分析和优化算法，实现商超补货计划的最优化。

2023年数学建模国赛c题

2023年数学建模国赛C题是关于蔬菜类商品的自动定价与补货决策的问题。根据引用[1]中的分析，该题要求建立补货决策模型和定价决策模型，这些模型需要考虑过去的历史数据以及一些动态变化的数据，如预测未来的销量和品相对补货情况的影响等。同时，引用中提到可能需要兼顾机场出租车问题的决策模型，以获取一些思路。此外，引用中还提到可能需要考虑销售空间的限制，可以将其看作一个装箱问题，比如二维或三维装箱问题，但具体问题可能并不一定如此复杂。基于以上信息，可以初步了解到2023年数学建模国赛C题的背景和要求。