基于历史数据的蔬菜定价与补货决策模型优化

本篇论文聚焦于2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛中的优秀作品，具体研究内容围绕"基于历史数据的蔬菜类商品定价与补货决策模型"展开。农业在国民经济中占据重要地位，而蔬菜类农产品作为其中的关键组成部分，其定价和补货决策对于市场稳定至关重要。 论文首先从数据预处理入手，针对销售流水中的缺失值和异常值进行处理，并对数据进行分类和汇总，以便深入理解各单品和品类的销量特性。通过Kolmogorov-Smirnov (K-S) 检验和ARIMA模型，研究了整体销量的分布规律以及不同品类间的相关性。接着，作者运用Prophet模型，关注单品数据转化为品类数据后的价格特征，通过分解销售趋势、季节性和节假日影响，建立了成本加成定价与销售总额的关联。 针对补货决策，文章将Prophet模型与模拟退火算法相结合，优化了7月1日至7月7日期间的自动定价策略和补货计划，确保了在实际市场环境中，既满足需求又考虑成本效益。进一步地，通过历史批发价、市场预测和销量定价关系，构建了混合整数二次规划模型，借助遗传算法求得最优补货与定价方案。 论文认识到在原有模型中可能遗漏的信息，如疫情封控状态、折扣率、损耗率等因素，因此提出了引入这些额外数据的必要性，如库存最大容量和隔天库存损耗率，以提升模型的动态适应性和准确性。作者主张通过动态规划模型，整合这些关键变量，以形成更为全面和精准的商品定价与补货决策系统。 这篇优秀论文通过数学建模方法，探讨了蔬菜类商品定价与补货决策的复杂性，并通过实证分析和算法优化，为农产品市场管理提供了科学的决策支持工具。其研究不仅有助于提高农产品供应链的效率，也为同类问题的理论研究和实践应用提供了有价值的参考。