2023数学建模c题蔬菜第三问

抱歉，由于实时信息更新的问题，我无法提供具体的2023年的CSDN数学建模竞赛（C题）的具体内容，特别是涉及某一问题的解答。数学建模比赛通常包含实际问题的分析、模型建立、求解策略以及结果验证等步骤，这些问题会随着比赛的组织者发布而变化。

如果你遇到的是数学建模中的蔬菜分配问题，这可能是关于优化算法的应用，比如线性规划、动态规划或者是整数规划，涉及到如何在有限资源下最大化利润或满足需求等。具体到第三问，可能涉及决策变量的选择、约束条件的确立、目标函数的设计等方面。

如果你需要帮助理解数学建模的基本原理，或者有关此类问题的一般指导，我可以提供一般性的建议：

1. 清晰地理解题目背景和目标。
2. 分析问题中涉及的关键因素，如成本、收益、时间窗口等。
3. 设定适当的数学模型，选择合适的数学工具。
4. 解决方案可能包括求解模型、分析最优解的特性，以及对结果的解释和报告。

如果你手头有具体问题或者模型设置的困惑，可以详细描述，我会尽力提供指导。

相关问题

2023数学建模c题第二问

根据引用[2]，2023数学建模C题第二问是关于商超以蔬菜品类为单位做补货计划的问题。该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日至7日）的日补货总量和定价策略，以使商超收益最大化。

为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行分析和求解：

1. 收集数据：收集商超过去一段时间内各蔬菜品类的销售总量和成本加成定价的数据。

2. 数据分析：对收集到的数据进行分析，计算各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价之间的关系。可以使用统计方法或机器学习算法进行分析。

3. 建立模型：根据数据分析的结果，建立一个数学模型来描述销售总量与成本加成定价的关系。可以使用线性回归、多项式回归或其他适合的模型。

4. 优化求解：利用建立的数学模型，通过优化算法求解未来一周的日补货总量和定价策略，以使商超收益最大化。常用的优化算法包括线性规划、整数规划、遗传算法等。

5. 结果分析：根据优化求解的结果，分析并给出未来一周的日补货总量和定价策略，以最大化商超的收益。

请注意，以上是一个一般的解决问题的思路，具体的分析方法和模型选择需要根据具体的数据和问题进行调整和优化。

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。