2023国赛数模c题

2023国赛数模C题是关于蔬菜类商品的自动定价与补货决策的问题。该题目需要建立补货决策模型和定价决策模型，考虑过去的历史数据以及动态变化的数据，比如预测未来的销量和品相对补货情况的影响等等。

具体而言，问题2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。

为了解决这个问题，需要建立一个综合考虑销售总量、成本加成和定价之间关系的优化模型。该模型可以通过对历史数据进行分析、预测未来销量和利用数学建模方法来求解。

一种可能的解决方法是利用线性规划模型。通过设定决策变量、约束条件和目标函数，可以最大化商超收益。决策变量可以是每个蔬菜品类的日补货总量和定价，约束条件可以包括销售总量、成本加成和其他限制条件，目标函数可以是商超收益。

另一种可能的解决方法是利用机器学习算法，如回归模型或神经网络模型，通过训练模型来预测未来销量，并根据预测结果进行补货和定价决策。这种方法可以利用历史数据和动态变化的数据来构建模型，并根据模型的预测结果来优化决策。

总之，针对2023国赛数模C题，需要建立一个综合考虑销售总量、成本加成和定价的优化模型，可以使用线性规划或机器学习算法来求解最优的补货和定价策略。具体的模型和算法选择可以根据具体的数据和问题要求来确定。

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数模2023国赛B题是关于无线电通信中的调制技术的研究。具体题目和要求需要等待比赛开始后才能知道。根据引用和引用的内容可以得知，在比赛开始后，C君将会发布选题建议、题目的思路解析、相关代码、参考文献等资料，以帮助参赛者准备并取得好成绩。此外，引用提供了用于求解2022数模国赛B题的matlab代码和相关说明。

2023数模国赛C题代码

很抱歉，我无法提供2023数模国赛C题的代码。根据提供的引用内容，这是一个关于销售预测和定价优化的问题，其中涉及了多个菜品的销售量、批发价格和销售价格的关系。为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行分析和建模：

1. 首先，根据第一问的要求，使用适当的算法预测每个菜品的销售量和批发价格，针对7月1-7日的数据。
2. 接下来，根据第一问中与菜品A相关性在0.95以上的菜品C和菜品D，以及其他相关性较差的菜品，构建销售价格的关系式模型。自变量可以包括菜品A、C、D的销量和批发价格，因变量是菜品A的销售价格。考虑到第三问的需求，还可以构建A和C、A和D以及单独A的指标作为自变量，并标注好训练的模型及参数。
3. 在建立了销量、批发价格和销售价格的关系式模型后，根据第三问的需求，结合之前算出的7月1-7日各菜品的销量和批发价格，可以通过调用模型计算出最优的价格。
4. 最后，根据问题2的要求，可以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，以使商超收益最大化。

请注意，以上步骤仅提供了一个大致的解决思路，具体的代码实现需要根据具体的数据和模型选择进行编写。