蔬菜类商品的自动定价与补货决策模型建立与求解

根据引用和引用的信息，为了建立蔬菜类商品的自动定价与补货决策模型，我们可以采用线性回归或其他适合的模型来预测销售量与价格之间的关系，并通过动态规划求解问题来确定最佳的补货总量和定价策略以达到最大收益。

首先，我们可以以蔬菜品类为单位，通过提取附件1-4的相关特征，构建一个回归预测模型，用于分析蔬菜品类的销售量和定价与商超收益之间的关系。这个回归模型可以帮助我们理解销售总量与成本加成定价之间的关系。

接下来，我们可以基于这个回归模型，建立一个动态规划模型来求解每个品类未来一周(2023年7月1-7日)的日补货总量和定价策略，以实现商超收益最大化。在这个模型中，我们可以利用启发式算法，比如遗传算法或粒子群优化算法 (PSO)，来搜索最佳的补货量和定价策略，以最大化每日收益。

最后，我们可以重复以上过程，对剩余的蔬菜品类进行求解，以获得最高收益对应的日补货总量和定价策略。通过这种方式，我们能够建立一个自动定价与补货决策模型，以帮助商超实现最大收益。

总结起来，为了建立蔬菜类商品的自动定价与补货决策模型，我们可以通过线性回归或其他适合的模型预测销售量与价格之间的关系，并通过动态规划求解问题确定最佳的补货总量和定价策略，以实现商超收益最大化。采用启发式算法来搜索最佳的补货量和定价策略。