2023年数学建模竞赛C题：蔬菜定价与补货策略分析

资源摘要信息:"太全了2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-C题，蔬菜类商品的自动定价与补货决策（包含源代码、解题策略）。" 知识点: 1. 数学建模基础：数学建模是利用数学语言描述、分析和解决问题的过程。在本问题中，建模被用于分析蔬菜销售量的分布规律、定价策略以及补货计划。 2. 数据分析与处理：通过分析历史销售数据，寻找不同品类或单品蔬菜之间的关联关系，以及它们的销售规律。这涉及到数据预处理、统计分析、相关性分析等技能。 3. 统计学原理：运用统计学知识来分析蔬菜销售量的分布情况，理解数据背后的概率模型。这可能包括正态分布、泊松分布、时间序列分析等。 4. 相关关系分析：研究蔬菜品类间及单品之间的相关性，这可能包括线性相关、非线性相关，以及潜在的因果关系。常用的方法如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。 5. 优化算法与策略：针对商超收益最大化目标，制定合适的补货和定价策略。这可能包括线性规划、整数规划、非线性规划等优化算法。 6. 预测模型：使用预测模型来预测未来一周的销售情况。常见的预测方法有移动平均、指数平滑、ARIMA模型、机器学习中的时间序列预测方法等。 7. 限制条件下的优化：考虑商超销售空间和最小陈列量的限制，进行有约束条件的优化问题求解。这涉及到对特定约束条件下的问题进行建模和求解。 8. 机器学习应用：可以考虑使用机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，来预测销售量或制定定价策略。 9. 数据采集与管理：讨论为了更精确地制定补货和定价决策，商超需要采集哪些数据，并分析这些数据对问题解决的帮助。可能包括顾客购买行为数据、库存状态、市场竞争情况等。 10. 代码实现：由于题目要求提供完整的解题代码，因此需要具备编程能力，使用如MATLAB、Python、R等编程语言来实现数学模型和策略。 11. 策略评估与调整：对于制定的补货和定价策略，需要有评估方法来验证其有效性，并根据实际情况进行必要的调整。 12. 商业知识：为了更好地理解问题背景和实际需求，参与者还需要具备一定的商业知识，包括供应链管理、定价策略、市场需求分析等。 通过这些知识点，参赛者可以全面分析题目要求，构建合适的数学模型，并给出切实可行的蔬菜定价与补货策略。解决方案需要结合理论知识和实际应用，以达到最优的商业决策效果。