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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2023数模国赛c题思路

根据引用，2023数模国赛C题的思路可以总结如下：
1. 第一问：先建立每个指标的预测模型，预测7月1-7日的销量和批发价格。可以选择适合的算法进行预测。
2. 使用第一问中与菜品销量和批发价格相关性较大的菜品指标，构建销量、批发价格和销售价格的关系式模型。
3. 在模型中考虑自变量为菜品A、C、D的销量和批发价格，因变量为菜品A的销售价格。并且还要考虑单独菜品A、菜品A和菜品C、菜品A和菜品D的指标作为自变量的情况。
4. 标注好训练的模型及参数，以便于第三问进行调用计算。
5. 第三问：根据建立的多维度的定价模型，结合7月1-7日的菜品销量和批发价格，计算出菜品的价格。
6. 考虑到不只考虑单个菜品，可以根据菜品的历史销量角度研究各个菜品之间的需求相关性，为后续的研究提供补充菜品策略的铺垫，但不需要进行聚类分析，只需研究相关性即可。引用
7. 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，并给出未来一周的日补货总量和定价策略，以实现商超的最大收益。引用
综上所述，2023数模国赛C题的思路主要包括预测模型的建立、多维度定价模型的构建、菜品之间的需求相关性分析以及销售总量与成本加成定价的关系分析。同时，需要注意在第一问和第三问中结合具体问题进行细致的讨论和计算。