2023数学建模A题第三问

2023数学建模A题第三问中，我们需要求解固定需求和非固定需求。根据引用和引用的信息，我们可以得到以下结果：

固定需求：
- 22年第三季度的固定需求数为8670.67；
- 23年第一季度的固定需求数为10840。

非固定需求：
- 22年第三季度的非固定需求数均值为0；
- 23年第一季度的非固定需求数为864.39。

以上是关于2023数学建模A题第三问的求解结果。

相关问题

2023国赛数学建模A题第一问解题思路 - 定日镜场的优化设计

为了回答这个问题，我们可以采用以下步骤来解决2013国赛数学建模A题第一问 - 定日镜场的优化设计。

1. 首先，我们需要建立一个定日镜场的数学模型。通过采用蒙特卡罗光线追迹法，可以模拟太阳光线在定日镜上的反射和汇聚过程。这个数学模型可以描述出太阳光线的方向、入射角度、辐射照度以及热功率的计算数值。通过参数搜寻算法，我们可以优化定日镜的结构，使其能够最大限度地汇聚太阳能。

2. 接下来，我们可以利用Matlab环境编写一个镜场优化设计软件。这个软件可以根据我们建立的数学模型，实现对定日镜场的优化设计。通过调整定日镜的方位角、俯仰角以及安装高度等参数，软件可以计算出定日镜场的年平均光学效率、年平均输出热功率以及单位镜面面积年平均输出热功率。

3. 为了验证我们的优化设计，我们可以利用现有的西班牙PS10镜场进行实验。将这个实验结果与我们的数学模型进行对比，以验证我们的设计软件的准确性和可靠性。

综上所述，我们通过建立数学模型和编写优化设计软件，可以对定日镜场进行优化设计，并利用现有的实验数据进行验证。这样可以为塔式太阳能电站的设计和建设提供科学的依据和指导。

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。