2023国赛C题第二问
时间: 2023-09-17 15:12:43 浏览: 63
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。
2023数模国赛C题第三问
根据引用中的描述,第三问是关于寻优进货什么菜品以及多少量的问题。在解决这个问题之前,需要构建一个以销量和成本为基础的多维度定价模型,该模型的自变量包括不同菜品的销量和批发价格,因变量为菜品的销售价格。在构建模型时,需要考虑不同菜品之间的相关性。
根据引用中的内容,可以使用相关性的方法来确定不同菜品之间的关联程度。可以设定一个相关性值的阈值,将与之相关性较大的菜品找出来,并将其作为模型的自变量之一。根据引用的描述,相关性研究主要关注人们对于不同菜品间需求的共性,即某些菜品的销量与其他菜品的销量存在一定的相关性。这些相关性的结果可以作为第一问中相关性较大的菜品指标,为后续研究提供基础。
基于以上分析,可以将第三问的解答分为以下步骤:
1. 首先,根据第一问中的相关性分析结果,确定与目标菜品相关性较大的其他菜品。
2. 基于第一问的工作,建立销量、批发价格与销售价格的关系模型。自变量包括目标菜品的销量和批发价格,以及与目标菜品相关性较大的其他菜品的销量和批发价格。
3. 对于每个相关性较大的菜品,建立相应的关系模型,并记录训练的模型及参数。
4. 根据第二问中设定的阈值,确定与目标菜品相关性较大的菜品。
5. 结合前面计算得到的7月1-7的菜品销量和批发价格数据,利用建立的关系模型计算目标菜品的销售价格。
6. 最后,根据优化的目标,综合考虑相关性较大的菜品的销售价格和其他因素,进行进货决策。
以上是针对2023数模国赛C题第三问的解答步骤,通过构建多维度的定价模型,并考虑不同菜品间的相关性,可以辅助进行寻优进货的决策。
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