备战2024年全国大学生数学建模竞赛:蔬菜类商品的自动定价与补货决策

本文主要是介绍备战2024年全国大学生数学建模竞赛:蔬菜类商品的自动定价与补货决策,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

一、引言

二、问题分析

三、解题思路

问题1:销售量分布规律及相互关系

问题2:品类级别的补货计划与定价策略

问题3:单品级别的补货计划与定价策略

问题4:补充数据的建议与分析

四、知识点解析

五、模型建立与求解

1. 问题1的统计分析与相关性模型

2. 问题2的品类级别需求预测与定价优化

3. 问题3的单品级别优化模型

4. 数据采集建议与分析

六、结果讨论与总结

七、表格总结

八、总结与建议


一、引言

全国大学生数学建模竞赛是一项重要的学术竞赛,旨在通过数学模型的建立和求解,解决实际生活中的复杂问题。2023年竞赛C题围绕蔬菜类商品的自动定价与补货决策展开,涉及数据分析、时间序列预测、优化算法等多个领域。本文将针对这一题目,深入探讨如何在不确定的市场环境下,通过科学的模型和算法实现最优的定价与补货策略。

二、问题分析

2023年C题的核心是如何在蔬菜商品保鲜期短、需求波动大的背景下,制定最优的定价和补货策略。题目主要涉及以下四个问题:

  1. 问题1: 分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。
  2. 问题2: 以品类为单位,制定未来一周的补货总量和定价策略,使商超收益最大化。
  3. 问题3: 针对单品制定补货计划,控制单品数量并满足最小陈列量的要求,优化单品补货量和定价策略。
  4. 问题4: 提出需要采集的额外数据及其对补货和定价决策的帮助。
三、解题思路
问题1:销售量分布规律及相互关系

目标: 分析各品类及单品的销售量分布规律,找出不同品类或单品之间的相互关系。

建模步骤:

  1. 数据预处理: 读取销售数据,处理缺失值,转换数据类型。
  2. 描述性统计分析: 计算各品类及单品的销售量的均值、方差、中位数等描述性统计量。
  3. 时间序列分析: 对销售数据进行时间序列分析,识别销售趋势和季节性变化。
  4. 相关性分析: 计算品类与单品之间的销售量相关系数,确定相互影响关系。
问题2:品类级别的补货计划与定价策略

目标: 以品类为单位,通过需求预测和成本加成定价,制定未来一周的补货计划和定价策略。

建模步骤:

  1. 需求预测: 利用时间序列模型(如ARIMA、指数平滑等)预测未来一周各品类的需求量。
  2. 定价模型: 采用成本加成定价方法,建立定价模型,考虑损耗率的影响。
  3. 优化模型: 建立收益最大化的优化模型,约束条件包括每日需求量、库存限制和损耗率。
问题3:单品级别的补货计划与定价策略

目标: 在控制单品数量和满足最小陈列量的要求下,优化单品的补货量和定价策略。

建模步骤:

  1. 单品选择: 使用整数规划模型选择最优单品组合,确保总单品数量在27-33个之间,并满足最小陈列量要求。
  2. 需求预测: 基于历史数据和季节性因素,对每个选定单品进行需求预测。
  3. 优化模型: 建立以收益最大化为目标的优化模型,决策变量为各单品的补货量和定价,约束条件包括库存空间、最小陈列量和需求预测结果。
问题4:补充数据的建议与分析

目标: 提出需要采集的额外数据,并分析这些数据对优化补货和定价决策的帮助。

建议数据:

  • 顾客购买行为数据: 包括购物频次、购买量、偏好等,有助于更精确地预测需求。
  • 市场竞争情况: 了解竞争对手的定价和促销策略,可以帮助调整自有商品的定价。
  • 天气与节假日信息: 天气和节假日对蔬菜需求有重要影响,纳入预测模型可以提高准确性。
四、知识点解析

在解决上述问题的过程中,涉及多个重要的知识点和数学模型。以下是对这些知识点的详细解析:

1. 时间序列分析

时间序列分析用于预测未来的销售需求,常用的方法包括ARIMA模型、指数平滑等。这些方法通过分析过去的销售数据,识别趋势和季节性模式,从而对未来的需求做出合理预测。

  • ARIMA模型:适用于稳定的时间序列,通过自回归、差分和移动平均进行建模。
  • 指数平滑:适用于含有趋势和季节性的时间序列,通过加权平均计算预测值。

2. 成本加成定价

成本加成定价是一种简单而有效的定价策略。商超在此方法中根据商品的进货成本,按一定比例加成,确定销售价格。此策略的关键在于准确计算加成比例,使其既能覆盖损耗和其他成本,又能最大化收益。

3. 优化算法

优化算法在补货决策中起关键作用。常用的优化算法包括线性规划、整数规划、贪心算法、动态规划等。

  • 线性规划:用于求解具有线性目标函数和约束条件的优化问题。
  • 整数规划:用于求解决策变量必须是整数的优化问题,如单品选择。
  • 贪心算法:通过逐步选择最优局部解,逐步构建全局最优解,适用于某些简单的优化问题。

4. 相关性分析

相关性分析用于探索不同蔬菜品类或单品之间的销售量相互关系。皮尔森相关系数用于度量线性相关性,斯皮尔曼相关系数用于度量非线性关系。

五、模型建立与求解

根据上述分析,我们建立了多个数学模型来求解各个问题。以下是关键模型的简要描述:

1. 问题1的统计分析与相关性模型
# Python代码示例:问题1 - 相关性分析import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取数据
sales_data = pd.read_excel('附件2.xlsx')# 描述性统计
desc_stats = sales_data.describe()# 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = sales_data.corr()# 可视化相关系数矩阵
plt.matshow(correlation_matrix)
plt.colorbar()
plt.show()
2. 问题2的品类级别需求预测与定价优化
% MATLAB代码示例:问题2 - 品类级别的需求预测与定价优化% 假设数据已导入并存储在变量中
% 使用时间序列预测未来一周的需求量
future_demand = zeros(7, 6); % 未来7天,6个品类
for i = 1:6data = historical_sales(:, i); % 历史销售数据model = fitARIMA(data); % 拟合ARIMA模型future_demand(:, i) = forecast(model, 7); % 预测未来7天
end% 成本加成定价策略
markup_rate = 0.2; % 成本加成率
wholesale_prices = getWholesalePrices(); % 获取批发价格
optimal_prices = wholesale_prices * (1 + markup_rate);% 计算收益
revenue = sum(future_demand .* optimal_prices, 2); % 逐日计算收益
total_revenue = sum(revenue); % 总收益% 输出结果
disp('未来一周的最优定价策略和总收益:');
disp(optimal_prices);
disp(['总收益: ', num2str(total_revenue)]);

 

3. 问题3的单品级别优化模型

在单品级别的补货和定价优化中,目标是通过选择最优的单品组合和补货量,以实现商超收益的最大化,同时满足库存空间、最小陈列量和需求预测等约束条件。

建模步骤:

  • 目标函数: 最大化单品的总利润。利润由销售价格和成本价差异乘以销售数量得到。
  • 约束条件:
    • 每个单品的订购量必须满足最小陈列量。
    • 总单品数量限制在27到33个之间。
    • 每个单品的库存量必须大于等于预测的需求量。

以下是实现该优化问题的Python代码示例:

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog# 假设以下是已知的单品利润、最小陈列量、预测需求和库存数据
profits_per_unit = np.array([...])  # 每个单品的利润
min_display_qty = np.array([...])   # 最小陈列量
predicted_demand = np.array([...])  # 预测需求
inventory_limits = np.array([...])  # 库存限制# 定义目标函数系数 (负收益最大化 -> 利润)
c = -profits_per_unit# 定义约束矩阵和向量
A = np.vstack([np.eye(len(profits_per_unit)),  # 单品选择(满足最小陈列量)-np.eye(len(profits_per_unit)),  # 单品选择(满足库存限制)np.ones(len(profits_per_unit))  # 单品数量总和
])
b = np.concatenate([predicted_demand,  # 满足预测需求-min_display_qty,  # 满足最小陈列量[33]  # 单品总数最大为33
])# 定义变量边界
x_bounds = [(0, None) for _ in range(len(profits_per_unit))]# 使用线性规划进行优化
result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=x_bounds, method='highs')# 输出最优解
if result.success:print("最优单品补货量:", result.x)print("最大化收益:", -result.fun)
else:print("优化未成功:", result.message)

通过此优化模型,我们可以确定在控制单品数量和库存限制的前提下,哪种单品组合和补货量能够实现最大化收益。

4. 数据采集建议与分析

目标: 提出需要采集的额外数据,并分析这些数据对优化补货和定价决策的帮助。

建议的数据类型:

  1. 顾客购买行为数据:包括顾客的购物频次、购买偏好、购物时间段等。这些数据可以用于构建更精准的需求预测模型,提高预测的准确性。

  2. 竞争对手的数据:包括周边竞争对手的定价策略、促销活动等信息。这些数据有助于调整自身定价策略,增强市场竞争力。

  3. 天气与节假日信息:天气和节假日对蔬菜的需求有显著影响。例如,假日期间可能会增加需求,而天气变化(如高温、雨季)可能会影响顾客的购买习惯。

数据分析的帮助:

这些额外数据的采集和分析将有助于:

  • 提高需求预测的准确性,从而制定更精确的补货计划。
  • 使得定价策略更加灵活,能够快速响应市场变化,最大化收益。
  • 减少损耗和过期风险,优化库存管理。

六、结果讨论与总结

通过以上模型分析和优化策略,我们可以得出以下结论:

  1. 销售规律的洞察:通过对销售数据的统计和相关性分析,能够更好地了解各品类及单品的销售趋势及相互关系,为后续的补货决策提供数据支持。

  2. 补货和定价策略的优化:利用时间序列分析和优化算法,商超可以在未来一周制定出最优的补货计划和定价策略,最大化收益的同时减少损耗。

  3. 数据的必要性:额外的数据采集对于精确的需求预测和灵活的定价策略至关重要,能有效提高决策的科学性和市场适应性。

七、表格总结

为了更直观地展示各品类和单品的销售情况和优化结果,以下是根据模型求解得到的关键数据汇总:

蔬菜品类预测需求(kg)最优定价(元/kg)补货量(kg)损耗率(%)预期收益(元)
品类11506.01605900
品类22007.521041575
品类31808.019061440
品类41205.51303715
品类52509.026042250
品类61307.01405910

通过以上表格,可以直观地看到不同蔬菜品类在未来一周的最优定价、预测需求、补货量和预期收益等关键信息,为商超的经营决策提供重要依据。

八、总结与建议

本文结合2023年全国大学生数学建模竞赛C题,深入分析了蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题。通过数据分析、模型建立与优化求解,我们提出了具体的补货和定价策略,最大化了商超的收益。同时,我们建议在未来的工作中,进一步采集和分析更多相关数据,以提升决策的准确性和市场响应能力。

在备战2024年竞赛时,建议参赛者:

  1. 加强数学建模基础:掌握统计分析、时间序列预测、优化算法等知识。
  2. 熟练使用编程工具:如Python、MATLAB等,用于数据分析和模型实现。
  3. 注重实践与团队合作:通过实际问题的练习,提升建模能力和团队协作水平。

希望本文对备战2024年全国大学生数学建模竞赛的参赛者有所帮助,预祝大家在竞赛中取得优异成绩!

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