2023年国赛C题思路

在2023年国赛C题中，围绕蔬菜类商品的自动定价与补货决策展开思路分析。首先，需要进行可靠的市场需求分析，对补货决策和定价决策尤为重要。这可以通过对销量与时间的关联分析来实现，寻找时间对销量的影响。可以使用拟合方法，如多项式拟合等，来分析这种关联关系。

其次，还需要考虑商超销售空间的限制，这可能涉及到装箱问题。二维、三维装箱问题可以用来解决销售空间组合的限制。然而，具体的问题需要根据题目给出的具体要求来确定是否需要解决这种复杂的问题。

综上所述，在2023年国赛C题中，思路可以从对市场需求的分析入手，通过关联分析和拟合方法来确定时间对销量的影响。另外，还需考虑商超销售空间的限制，可能需要解决装箱问题。具体的方法和步骤还需要根据题目给出的要求来进一步分析和确定。

相关问题

2023年国赛c题解题思路

解题思路如下:

对于2023年国赛C题，我们可以按照以下步骤来解决问题:

1. 第一问: 首先，需要根据题目所给的数据和条件进行合理的建模。可以使用MILP模型来求解问题二，并根据销售空间及最小陈列量进行相应的限制。在求解阶段，可以设计0编码机制来适应销售空间限制，并通过修复机制保持染色体的合法性。另外，可以利用问题二中构建的动态调整模型进行调价决策。

2. 第二问: 对于问题二，需要分析各种类蔬菜的销售总量与成本加成定价之间的关系。可以建立集成拟合模型来拟合每种蔬菜单品的销量与成本利润率之间的关系。然后，根据成本利润率来确定销量，并给出每种蔬菜品类未来一周的日补货总量和定价策略。可以构建以最大化商超收益为目标的混合整数线性规划模型，并使用遗传算法对模型进行求解。

3. 第三问: 针对问题三，需要分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。可以从三个角度进行剖析: a) 各种类蔬菜的销售量分布和蔬菜种类与销售量之间的关系；b) 各种类蔬菜的销售量的月份分布和各种类蔬菜销售量与月份之间的相关关系；c) 各种类蔬菜的销售时间分布和销售时间与退货量之间的相关关系。可以利用箱线图和折线图来描述销量的分布特征，使用Kolmogorov-Smirnov分布检验来验证分布的一致性，并进行相关性分析来计算相关系数。

以上是解决2023年国赛C题的一些思路和方法。希望对您有所帮助。

2023国赛c题思路

根据引用，2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题的思路是关于蔬菜类商品的自动定价与补货决策。具体的题目内容可以在这篇论文中找到。

而根据引用，在解决该问题时，还需要考虑到商超销售空间的限制，可能需要进行销售组合的操作。一种可能的方法是将问题转化为装箱问题，比如二维或三维装箱问题，但具体的复杂程度需要根据题目的具体要求来确定。

此外，引用提到可以使用聚类分析来对类别进行分析，并且可以使用kmeans或DBSCAN算法进行聚类。另外，也可以简单地进行统计分析，具体方法可以根据题目的要求来确定。

综上所述，2023年国赛C题的思路包括对蔬菜类商品的自动定价与补货决策进行分析，在考虑销售空间限制时可能需要进行销售组合操作，而类别的聚类分析和统计分析也是解决问题的一种方法。具体的方法选择可以根据题目要求来确定。