2023年数学建模国赛c题第二问

2023年数学建模国赛C题的第二问要求考虑商超以蔬菜品类为单位进行补货计划。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）的日补货总量和定价策略，以实现商超的最大收益。

为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要建立蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系模型。根据题目描述，可以使用回归分析或其他合适的算法来建立这个模型。自变量可以是销售总量和成本加成等相关指标，因变量是定价。需要注意的是，要根据第一问中与销售价格相关性较高的指标来选择自变量，并构建多个模型来考虑单独品类和多品类的情况。

2. 在模型构建完成后，可以根据模型预测未来一周（2023年7月1-7日）每个蔬菜品类的日补货总量和定价。利用模型中的参数和历史销售数据，可以计算出最佳的补货量和定价策略，以实现商超的最大收益。

3. 在计算过程中，需要考虑不同蔬菜品类之间的关联性。根据第一问中的相关性分析结果，可以选择与每个品类相关性较高的其他品类作为自变量，以考虑品类之间的相互影响。

综上所述，解决这个问题需要进行模型构建、预测和优化的过程，以实现商超的最大收益。具体步骤包括选择自变量、建立模型、预测未来一周的补货量和定价策略，并考虑品类之间的关联性。

相关问题

2023数学建模国赛C思路

数学建模国赛C题的思路是在商超以品类为单位做补货计划，目标是通过分析蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，给出未来一周的日补货总量和定价策略，使得商超收益最大。为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 首先，根据给定的时间范围（2023年7月1-7日）的销量和批发价格数据，建立每个蔬菜品类销量和批发价格与销售价格的关系模型。可以选择适合周期性数据的算法，例如ARIMA模型或季节性指数平滑模型等。

2. 在建立关系模型时，考虑到第三问的寻优需求，需要将每个品类与其他品类的相关性纳入模型中。根据第一问中相关性分析的结果，选择与目标品类相关性较高的几个品类作为自变量，以目标品类的销售价格作为因变量构建模型。同时，还需要考虑到可能单独使用目标品类的情况，以及与其他品类相关性较差的情况。

3. 标注好训练的模型和参数，以便后续问题的调用计算。

4. 在完成模型建立后，根据已有的销量和批发价格数据，结合模型计算出各个蔬菜品类的销售价格。根据商超的收益最大化目标，可以使用优化算法，如线性规划或遗传算法，来确定每个品类的日补货总量和定价策略。

总的来说，数学建模国赛C题的思路是通过建立销量和成本构建的多维度定价模型，结合相关性分析和优化算法，实现商超补货计划的最优化。

数学建模2024国赛c题第3问如何求解

数学建模竞赛的题目每年都有所不同，并且具体的题目解答方法会依赖于题目的具体要求和数据。由于我在2023年的知识截止点，并不知道2024年数学建模竞赛的题目，因此无法直接提供对第3问的求解方法。不过，我可以给出一般处理数学建模竞赛问题的一般步骤，以供参考：

1. 问题理解：首先要仔细阅读题目，理解题目的背景、条件和要求。确保理解了第3问的具体问题是什么。

2. 建立模型：根据题目的要求，选择合适的数学工具和理论建立模型。模型可以是数学方程、优化模型、统计模型等。

3. 数据处理：如果题目中包含数据，需要对数据进行分析、整理和预处理，确保数据的有效性和准确性。

4. 求解模型：采用合适的数学方法或计算机算法对建立的模型进行求解。可能涉及到的计算工具包括Matlab、R语言、Python、Lingo等。

5. 结果分析：对求解结果进行分析，验证模型的合理性和结果的正确性，并给出清晰的解释和结论。

6. 报告撰写：撰写一份完整的数学建模报告，报告应包括问题的提出、模型的建立、求解过程、结果分析以及结论等部分。

对于具体的题目，需要按照以上步骤进行详细的分析和计算。如果能够提供更详细的题目信息或具体问题，可能能够给出更加精确的指导。