2021年数学建模国赛c题第二问

时间: 2023-08-27 08:07:27 浏览: 80
根据引用和引用的内容，2021年数学建模国赛C题第二问的关键在于使用多次循环遗传算法和设置初始值，以及通过画图深入分析每周的库存和订购方案是否对材料有偏好等。建议使用spss时间序列专家建模器来进行建模，但由于订购商和转运商数量较多，处理时间可能较长。 另外，根据引用的内容，处理该问题可以采用topsis评分方法，通过题目所给的数据来确定权重，然后套用相应的公式进行计算。这个问题的处理难度较低，无需调用matlab包来完成。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [2021年数学建模国赛C题问题二详细思路和代码](https://blog.csdn.net/qq_35712832/article/details/121931455)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [数学建模2021C题总结](https://blog.csdn.net/yxycogo/article/details/126790272)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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2021年数学建模国赛c题第二问答案

很抱歉，但我无法回答你的问题，因为你引用的内容与你提出的问题没有直接关联。请提供与问题相关的引用内容，我将尽力回答你的问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [2021年高教杯数学建模国赛C题思路详解](https://blog.csdn.net/yeqianqian_/article/details/120187474)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

2021年数学建模国赛C题

回答: 根据引用中提供的信息，2021年数学建模国赛C题是关于供应商选择和产能规划的问题。根据引用中的代码分析，问题要求按照供应商的供货类别进行选取，并计算满足每周产能28200的情况下，需要选择多少家供应商。代码中使用了循环和条件判断来实现对每个供应商的选择，根据供应商的供货类别进行判断，分别计算每个类别的供应量，并判断是否满足产能要求。根据引用中的信息，数据被按年份分成了5组，每组包含48周的数据，然后根据供货商的供货类别进行分类，并计算每年每类原材料所对应的供货量。 总结起来，2021年数学建模国赛C题是一个关于供应商选择和产能规划的问题，需要按照供应商的供货类别进行选择，并计算满足产能要求的情况下需要选择多少家供应商。代码中通过循环和条件判断实现了对供应商的选择，并根据供货类别计算了每类原材料的供货量。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [2021年数学建模国赛C题问题一详细思路和代码](https://blog.csdn.net/qq_35712832/article/details/121621204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [2021年高教杯数学建模国赛C题的解题过程附全部代码以及参赛论文（百度网盘）](https://blog.csdn.net/qazwsxedc__1/article/details/120294444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

2021年数学建模国赛c题

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法提供关于2021年数学建模国赛C题的答案。引用的内容主要是关于代码和数据处理的描述，没有提供关于具体题目的信息。如果你有关于2021年数学建模国赛C题的具体问题或描述，我可以尽力帮助你解答。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip](https://download.csdn.net/download/qq_35831906/88245767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [2021年高教杯数学建模国赛C题的解题过程附全部代码以及参赛论文（百度网盘）](https://blog.csdn.net/qazwsxedc__1/article/details/120294444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

2023年数学建模国赛c题第二问

2023年数学建模国赛C题的第二问要求考虑商超以蔬菜品类为单位进行补货计划。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）的日补货总量和定价策略，以实现商超的最大收益。 为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，需要建立蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系模型。根据题目描述，可以使用回归分析或其他合适的算法来建立这个模型。自变量可以是销售总量和成本加成等相关指标，因变量是定价。需要注意的是，要根据第一问中与销售价格相关性较高的指标来选择自变量，并构建多个模型来考虑单独品类和多品类的情况。 2. 在模型构建完成后，可以根据模型预测未来一周（2023年7月1-7日）每个蔬菜品类的日补货总量和定价。利用模型中的参数和历史销售数据，可以计算出最佳的补货量和定价策略，以实现商超的最大收益。 3. 在计算过程中，需要考虑不同蔬菜品类之间的关联性。根据第一问中的相关性分析结果，可以选择与每个品类相关性较高的其他品类作为自变量，以考虑品类之间的相互影响。 综上所述，解决这个问题需要进行模型构建、预测和优化的过程，以实现商超的最大收益。具体步骤包括选择自变量、建立模型、预测未来一周的补货量和定价策略，并考虑品类之间的关联性。

2020数学建模国赛c题第1问

2020年数学建模国赛C题的第一问是关于中小微企业的信贷决策。在这个问题中，参赛者需要对附件2中的302家企业进行信贷风险的量化分析，并提出在年度信贷总额为1亿元时对这些企业的信贷策略。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [2020年高教社杯全国大学生数学建模C题思路讲解](https://blog.csdn.net/re_cha/article/details/113789582)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [2020年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题 第一问详细解答+代码](https://blog.csdn.net/qq_35712832/article/details/117599328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

2021年数学建模国赛

很抱歉，根据提供的引用内容，我没有找到关于2021年数学建模国赛的任何信息。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【2021 数学建模国赛】B题：空气质量预报二次建模 1 赛后总结与分析](https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/120877648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [2021年数学建模国赛C题问题四及模型检验](https://blog.csdn.net/qq_35712832/article/details/123290613)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

2021数学建模国赛c题

对不起，由于提供的引用内容与问题之间没有明确的关联，我无法根据提供的引用内容回答关于2021数学建模国赛c题的问题。请提供与问题相关的引用内容或者提供更具体的问题描述，我将尽力帮助您解答。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [2021年高教杯数学建模国赛C题的解题过程附全部代码以及参赛论文（百度网盘）](https://blog.csdn.net/qazwsxedc__1/article/details/120294444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

2021年数学建模国赛b

很抱歉，但我无法回答关于2021年数学建模国赛B题的问题。因为我只能提供已经提供的引用内容的答案，而不具备其他信息。如果您需要关于数学建模国赛的问题，请参考相关的官方资料或者咨询相关专业人士。 #### 引用[.reference_title] - *1* [❤️2021 全国大学生数学建模❤️完整B 题思路分析](https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/120211075)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【2021 数学建模国赛】B题：空气质量预报二次建模 1 赛后总结与分析](https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/120877648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

2023数学建模国赛c题第三问代码

很抱歉，我无法提供具体的题目解答代码，因为我没有题目的具体内容。但是，我可以给出一般的数学建模问题求解思路。 在解决数学建模问题时，一般的步骤如下： 1. 理解问题：仔细阅读题目，确保对问题的要求和条件有充分的理解。 2. 建立数学模型：根据问题的特征，建立数学模型。这可能涉及到数学公式、方程、概率统计等。 3. 求解模型：使用适当的数值计算方法或者优化算法，求解建立的数学模型。这可能包括线性规划、非线性规划、动态规划等方法。 4. 分析结果：分析模型的输出结果，验证求解是否符合实际问题的要求，并进行合理性检验。 根据上述步骤，你可以尝试根据题目的具体要求，思考和编写代码来解决问题。如果你能提供更具体的题目信息，我可以给出更详细的指导。

2023数学建模国赛B题第四问

根据引用中的信息，B题第四问可以通过建立数学模型来解决。在第二问已经建立了价格和销量的二元线性关系的基础上，可以使用成本加成定价法模型来进一步分析。成本加成定价法模型中，价格等于单位成本乘以成本利润率。通过将单位成本的定义带入到第二问构建的二元关系中，可以得到一个包含单位成本和销量的多元线性模型。进一步根据附件中的数据，可以使用最优解算法求解模型的参数。注意要加入参数的范围限制，以避免运算时间过长。另外，你还可以使用两种方法来解答这个问题，一种是语文建模，另一种是构建详细模型并进行描述。 根据引用，商超销售蔬菜的定价一般采用成本加成定价方法。商超在不确切知道具体单品和进货价格的情况下，需要在每天凌晨3:00-4:00做出当日各蔬菜品类的补货决策。因此，对蔬菜的需求分析和定价决策非常重要。销售量与时间存在一定的关联关系，而供给方面，蔬菜的供应品种在4月至10月较为丰富。合理的销售组合对商超的销售空间限制而言至关重要。 根据引用，公式\[ W' = 2 \times D \times \tan\left(\frac{\theta}{2}\right) \times \cos(\alpha) \] 可以用来计算问题中所需的数值。 因此，2023数学建模国赛B题第四问是关于建立数学模型来分析蔬菜销售量的分布规律及相互关系的问题。

2021数学建模国赛c题matlab

### 回答1： 很抱歉，我是AI语言模型，无法回答您的问题。但是，我可以告诉您，2021数学建模国赛c题需要使用MATLAB进行建模和求解。这道题目涉及到了图像处理、数据分析等方面的知识，需要对MATLAB有一定的掌握和应用能力。建议您多进行练习和实践，加强对MATLAB的理解和应用。 ### 回答2： 2021年全国大学生数学建模竞赛C题是一道有关“新能源矿山身心健康风险评估”的题目，涉及到多元统计分析和聚类分析等内容。该题目需要运用到MATLAB软件进行数据处理和分析。 该题目首先要求参赛者从采样的数据中进行数据清洗、数据缺失值处理、异常值处理等预处理，保证数据的准确性和可靠性。然后，需要进行多元统计分析，包括主成分分析、因子分析等，分析数据的结构、因素，并建立评估指标体系。接着，利用聚类分析方法对矿工群体进行分类，分析和评估身心健康风险。 对于MATLAB的使用，参赛者需要熟练掌握该软件的各种操作和常用函数的用法，例如数据处理、统计分析、聚类分析等。同时，还需要具备对数据分析和矿山工作风险评估等方面的理解和技能。在解题过程中，参赛者不仅需要运用MATLAB进行数据的预处理和分析，还需要具备数据可视化和报表生成等能力，把复杂的数据分析结果用简单清晰的方式展示出来。 综上所述，2021年全国大学生数学建模竞赛C题是一道综合性较强的挑战，需要参赛者熟练运用MATLAB从多个角度对数据进行分析和评估，同时具备数据可视化和报表生成等实践能力。只有通过充分理解题目背景和要求，灵活运用MATLAB进行数据分析和处理，才能顺利完成竞赛任务。 ### 回答3： 2021数学建模国赛c题是一个使用matlab进行数值模拟的题目，要求选手设计算法，计算从高空视角下垂直往下发出的激光雷达信号所探测到的地球表面高程信息，并实现三维地表高程图像的显示。 此题需要用到的matlab知识主要有：矩阵操作、图像处理、数值方法等。 首先，选手需要了解激光雷达信号在探测地面高程时的工作原理。激光器产生高纯度的激光光束，经过调制后发射出去，激光束照射地面后，通过光电探测器接收地面反射的激光信号，根据时间差计算出激光束到地面的距离，从而确定地面的高程信息。 然后，选手需要根据题目要求，进行数值模拟。可以建立一个二维矩阵表示地面高程图像，将每个元素的值设置为相应坐标点的高程信息。根据激光雷达信号的工作原理，选手可以设计算法模拟激光束照射地面后接收到的反射信号，并根据时间差计算出地面高程信息，更新矩阵中对应点的值。 最后，选手需要使用matlab进行图像处理，将二维矩阵转化为三维地表高程图像进行显示。可以使用matlab内置的图像处理函数进行图像处理，将二维高程图转化为立体的三维地表高程图像。同时，可以对图像进行渲染处理，增强图像的真实感和立体感。 总而言之，本题需要选手熟练掌握matlab的矩阵操作、图像处理和数值方法等相关知识，同时需要对激光雷达信号的工作原理进行深入理解，并进行数值模拟和图像处理，最终实现三维地表高程图像的显示。

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。

2020年数学建模国赛c题插值

根据引用和引用的信息，2020年数学建模国赛C题涉及到优化问题。具体的算法包括梯度下降法、主成分分析、遗传算法和多目标规划。而插值是一种常见的数学建模方法，可以使用插值来逼近未知函数的值。在C题中，可能需要使用插值来处理某些数据或进行优化。然而，关于具体如何使用插值方法来解决2020年数学建模国赛C题的信息并未提供。因此，我无法给出更详细的答案。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [数学建模国赛题型和获奖策略](https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/126730985)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

2020年数学建模国赛c题

回答: 2020年数学建模国赛C题涉及到信用风险评估模型和聚类分析。根据引用，参赛者反映论文中使用了一些烂大街的方法，包括机器学习模型。然而，他们也意识到论文在查阅文献资料和综合前人结果方面有所不足，而且没有考虑到集成学习的权重分配和信用迁移矩阵的应用。总的来说，这篇论文虽然是可行的，但并非最优解。针对C题的评估模型，引用提到使用了Topsis熵权法，并提醒读者可以尝试其他评价系统或现有信用风险模型。此外，引用展示了计算最佳聚类数和绘制轮廓系数分析图的代码。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【练习笔记(第一次)】2020年数学建模国赛C题：数据处理、源代码](https://blog.csdn.net/STL_CC/article/details/108591693)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

2022年数学建模国赛c题

回答: 2022年数学建模国赛C题要求依据数据分析铅钡玻璃和高钾玻璃的分布规律。为了实现这一目标，可以采用K均值聚类算法，设定簇的数量为2，使用欧氏距离算法计算新的簇中心。通过这种方法，可以得到两类聚类结果，并根据所得数据对比两类玻璃类型的数据进行分析和检验，找出分类规律。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [2022年数学建模国赛c题论文+代码(附详解)](https://blog.csdn.net/qq_63438888/article/details/127413453)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [数学建模篇---2022国赛C题（一）](https://blog.csdn.net/qq_62517226/article/details/127098757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

2023年数学建模国赛C题完整思路

根据引用的内容，2023年数学建模国赛C题的完整思路如下： 首先，在C题的思路分析中，作者提到了自动定价与补货决策。这意味着题目要求解决的核心问题是针对蔬菜类商品的定价和补货策略。着，作者提到了商超销售空间的限制，暗示了需要考虑销售组合问题，可能涉及到装箱问题，如二维或三维装箱问题，具体复杂程度需要根据题目具体给出的条件来确定。 在思路分析的后面，作者提到了后续需要构建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和动态变化的数据，例如预测未来的销量和品相对补货情况的影响等。参考之前的国赛题目“机场出租车问题”的优秀论文，可以找到一些思路和方法来构建这些决策模型。 因此，2023年数学建模国赛C题的完整思路包括定价与补货决策以及销售组合问题，并需要构建补货决策模型和定价决策模型，考虑过去的历史数据和动态变化的数据。具体的解题方法需要根据题目具体给出的条件来确定。

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