2023国赛C题第二问

根据引用，2023国赛C题第二问考虑商超以品类为单位做补货计划。需要分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并给出各蔬菜品类未来一周(2023年7月1-7日)的日补货总量和定价策略，使得商超收益最大。

根据引用中的建议，可以先构建每个指标的预测模型，通过使用7月1-7日的数据（销量、批发价格）来预测蔬菜品类的销量和批发价格。这里需要注意数据中可能存在一定的周期性。可以选择适合的算法进行建模。

接下来，需要建立销量、批发价格与销售价格的关系式模型。这个模型的自变量应该包括与该品类相关性较高的菜品指标，根据第一问中与该品类相关性较高的菜品指标，可以将这些相关指标作为自变量，销售价格作为因变量。同时还需要考虑到寻优的情况，不会都选择与该品类相关性较高的菜品指标，因此还需要构建包括单独该品类指标以及与其他菜品相关性较差的指标作为自变量的情况。在建立模型时，需要标注好训练的模型及参数。

最后，根据构建的多维度定价模型以及计算得到的7月1-7日的各蔬菜品类销量和批发价格，可以计算出最佳的定价策略，以实现商超收益最大化。注意，这个模型应该考虑到不仅仅是单个菜品的因素，而是综合多个指标来进行定价。

综上所述，根据引用内容，2023国赛C题第二问需要进行蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系分析，并给出未来一周的日补货总量和定价策略，以求商超收益最大化。

相关问题

2023国赛C题解题

2023国赛C题是一个关于商超蔬菜品类补货计划的问题。根据引用，解题的思路和代码以及一些论文模板等资料可以在相应的渠道上获取。具体到问题的解答，根据引用的提到，第三问的解法与第二问类似，只是需要考虑更多的品类数目，并且只需要进行一天的模拟。所以，可以采用类似的解题思路来解决这个问题。根据引用的描述，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，以使商超收益最大化。因此，可以通过分析销售总量和成本加成定价的数据来确定合适的补货总量和定价策略，从而实现最大收益。具体的解题方法可以参考解题思路和代码的相关内容。

2023国赛C题思路

可以的，下面是2023国赛C题的思路：

2023国赛C题是一个与物流相关的问题，要求设计一种物流路径优化算法。首先，我们需要分析题目给出的具体情况和要求。

题目中提到了多个城市和货物的起点和终点，以及各个城市之间的距离和货物的运输成本。我们可以将城市和货物抽象成图中的节点，将城市之间的距离和货物的运输成本抽象成图中的边。

思路一：最短路径算法

我们可以使用最短路径算法来求解该问题。首先，根据题目给出的城市之间的距离构建一个图，并计算出各个节点之间的最短路径。然后，对于每一对货物的起点和终点，使用最短路径算法找到一条最短路径。最后，累加各个货物的运输成本即可得到总的运输成本。

常用的最短路径算法有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，可以根据具体情况选择合适的算法进行求解。

思路二：动态规划算法

另一种思路是使用动态规划算法。我们可以定义一个二维数组dp，dp[i][j]表示在第i个城市时，将货物从起点运送到第i个城市的最小运输成本。初始状态为dp[j] = 0，表示货物在起点城市时的成本为0。然后，我们可以通过状态转移方程来更新dp数组。

具体的状态转移方程可以根据题目的具体要求来定义，例如，如果题目要求货物必须经过某些特定的城市，则状态转移方程可以考虑货物经过这些特定城市的情况。

最后，我们需要找到dp数组中的最小值，即为总的运输成本。

以上是2023国赛C题的两种思路，具体的实现细节可以根据题目的要求进行调整和优化。希望对你有所帮助！