2023高教社杯数学建模C

2023高教社杯数学建模C题是关于商超蔬菜类商品的自动定价与补货决策的问题。该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，以使商超收益最大化。

在解决这个问题的过程中，可以考虑使用数学建模和优化方法来确定最佳的补货总量和定价策略。首先，需要收集相关的销售数据和成本数据，以了解各个蔬菜品类的销售情况和成本加成情况。然后，可以利用统计分析方法对销售数据进行分析，找出销售总量与定价之间的关系。接着，可以建立数学模型，以最大化商超的收益为目标，考虑补货总量和定价的决策变量，并考虑各个品类的销售总量和成本加成的限制条件。最后，可以使用优化算法对模型进行求解，得到最佳的补货总量和定价策略。

需要注意的是，在建立模型和进行优化时，需要合理考虑各个蔬菜品类的特点和市场需求，以及商超的资源限制和经营策略。同时，还需要对模型的可行性和稳定性进行验证，以确保最终的结果具有实际可行性和经济效益。

相关问题

2023高教社杯数学建模c题思路

根据引用，2023高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题的思路分析是关于蔬菜类商品的自动定价与补货决策。具体的思路和分析内容需要查看C题的论文或代码才能得知。

此外，引用提到今年的国赛题目可能与AI工具的普及相关，而B题和A题是物理类题目，类型相似。而B题需要使用模拟仿真相关算法，推荐使用lingo进行求解。这些信息可能对C题的思路分析也有一定的参考意义。

综合来看，C题的思路分析可能会涉及到蔬菜类商品的市场定价和补货决策，同时可能需要使用数学、统计学等相关专业知识进行建模和求解。建议参赛同学查阅C题的具体论文和代码以获取更详细的思路分析。

2023高教社杯数学建模C题思路代码 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策

题目中提到的问题涉及到蔬菜类商品的自动定价与补货决策。在这个问题中，我们可以根据附件1中的商品信息、附件2中的销售流水明细数据、附件3中的蔬菜类商品的批发价格以及附件4中的损耗率来进行分析和决策。

首先，我们需要导入所需的包，并读取附件中的数据。在代码中，我们使用pandas库读取数据，并使用LabelEncoder对分类变量进行编码，以便后续分析。

接下来，我们可以对销售流水明细数据进行处理，包括根据销售日期进行重采样，计算每个品类在每个季度的销售量。这可以通过对销售数据按分类名称和季度进行分组，然后计算销售量的和。

然后，我们可以可视化不同蔬菜品类销售量的变化趋势。这可以通过使用Matplotlib库中的plot函数来绘制每个品类在每个季度的销售量，并使用图例标识不同的品类。

最后，我们可以根据分析结果进行自动定价与补货决策。这可能涉及到根据销售量、批发价格和损耗率来确定合理的售价和补货策略。具体的决策方法可以根据具体情况而定，比如可以使用机器学习算法来预测销售量和补货需求，或者基于经验和市场情况进行决策。

综上所述，通过对附件中的数据进行处理和分析，我们可以得到蔬菜类商品的自动定价与补货决策的思路和代码。具体的分析和决策方法可以根据实际情况进行调整和优化。