数学建模国赛C蔬菜类商品的自动定价与补货决策Cmatlab

在数学建模国赛中，针对蔬菜类商品的自动定价与补货决策，可以使用MATLAB进行建模和分析。

首先，针对问题1，需要分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。可以使用附件2中的销售流水明细数据，计算各个品类和单品的销售量，并进行可视化展示。可以使用MATLAB的统计工具和可视化函数对数据进行分析，例如使用直方图、散点图等来展示销售量的分布情况。此外，还可以计算各品类和单品之间的相关系数，例如使用皮尔逊相关系数来探讨销售之间的相关关系。

对于问题2，需要分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并给出未来一周的日补货总量和定价策略，以最大化商超收益。可以使用附件2和附件3中的数据，结合成本数据，构建定价模型。常用的方法是线性回归，通过拟合销售总量与定价之间的关系，来确定最佳的定价策略。同时，根据历史数据，可以预测未来一周的销售总量，并根据此进行补货计划。

对于问题3，商超希望控制可售单品总数在27-33个，并满足最小陈列量的要求。可以基于可售品种数据，制定单品补货计划和定价策略，同时满足市场需求并最大化收益。这可以使用数学优化方法，如线性规划，以达到最优的补货和定价策略。优化的目标是使得商超收益最大化，同时满足商品数量和陈列要求。

最后，对于问题4，为了更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策，商超还需要采集一些相关数据。这些数据包括蔬菜商品的历史销售数据、成本数据、市场需求数据、蔬菜品相和运损率数据等。这些数据可以用来进一步分析销售趋势、确定成本加成定价策略、预测市场需求变化等，对解决上述问题具有重要帮助。

因此，针对数学建模国赛中的蔬菜类商品的自动定价与补货决策，可以使用MATLAB进行建模和分析，根据历史数据和数学优化方法，制定最优的定价和补货策略，以最大化商超收益。同时，采集和分析相关数据也是必要的，以提高决策的准确性和可靠性。