2023高教社杯 国赛数学建模C题思路 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策

本文主要是介绍2023高教社杯 国赛数学建模C题思路 - 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!

1 赛题

在生鲜商超中,一般蔬菜类商品的保鲜期都比较短,且品相随销售时间的增加而变差, 大部分品种如当日未售出,隔日就无法再售。因此, 商超通常会根据各商品的历史销售和需 求情况每天进行补货。
由于商超销售的蔬菜品种众多、产地不尽相同,而蔬菜的进货交易时间通常在凌晨 3:00- 4:00,为此商家须在不确切知道具体单品和进货价格的情况下, 做出当日各蔬菜品类的补货 决策。蔬菜的定价一般采用“成本加成定价”方法, 商超对运损和品相变差的商品通常进行 打折销售。可靠的市场需求分析,对补货决策和定价决策尤为重要。从需求侧来看,蔬菜类 商品的销售量与时间往往存在一定的关联关系;从供给侧来看,蔬菜的供应品种在 4 月至 10 月较为丰富,商超销售空间的限制使得合理的销售组合变得极为重要。
附件 1 给出了某商超经销的 6 个蔬菜品类的商品信息;附件 2 和附件 3 分别给出了该 商超 2020 年 7 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日各商品的销售流水明细与批发价格的相关数据; 附件 4 给出了各商品近期的损耗率数据。请根据附件和实际情况建立数学模型解决以下问 题:
问题 1 蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关系,请分析蔬菜各 品类及单品销售量的分布规律及相互关系。
问题 2 考虑商超以品类为单位做补货计划,请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。
问题 3 因蔬菜类商品的销售空间有限,商超希望进一步制定单品的补货计划, 要求可 售单品总数控制在 27-33 个,且各单品订购量满足最小陈列量 2.5 千克的要求。根据 2023 年 6 月 24-30 日的可售品种,给出 7 月 1 日的单品补货量和定价策略,在尽量满足市场对各 品类蔬菜商品需求的前提下,使得商超收益最大。
问题 4 为了更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策,商超还需要采集哪些相关数据, 这些数据对解决上述问题有何帮助, 请给出你们的意见和理由。
附件 1 6 个蔬菜品类的商品信息
附件 2 销售流水明细数据
附件 3 蔬菜类商品的批发价格
附件 4 蔬菜类商品的近期损耗率

注 (1) 附件 1 中, 部分单品名称包含的数字编号表示不同的供应来源。
(2) 附件4 中的损耗率反映了近期商品的损耗情况,通过近期盘点周期的数据计算得到。

2 解题思路

🥇 最新思路更新(看最新发布的文章即可):
https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog

3 最新思路更新

🥇 最新思路更新(看最新发布的文章即可):
https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog

3更新内容

C题第一问更新,C题属于数据分析题型,与商超获利的运筹学问题相关,本科组A君强烈建议C题

第一问的核心是数据预处理+简单数据分析与可视化,商品关系分析是典型的电商的啤酒尿布问题,可以使用Apriori关联分析算法进行解答。
在这里插入图片描述
C题第二问更新,第二问做线性拟合就行,成本加成定价法的价格可以拆分出多个参数,可做多元线性拟合
在这里插入图片描述
第三问更新

第三问还不好解答?稳啦!都稳啦!跟上A君的节奏!

题目给你一个范围,第一实现反应是什么???

当然是目标优化呀!!!!

我们可以在第二问的基础上进行,第二我们问已经建立了价格和销量的二元线性关系,又因为成本加成定价法模型, 价格=单位成本+单位成本×成本利润率=单位成本(l + 成本利润率),带入到第二问构建的二元关系中,根据附件的数据用最优解算法求出参数。(别忘了带入范围,不然代码跑半年都跑不出结果!)

别问!问就是学生年代踩过坑!!!

A君小贴士:这就是为什么第二位只求二元关系就行,因为第三问才需要构建最优解模型。题目都是渐进解答的,大家也要累积这种经验性直觉,对拿奖大大滴好处。

在这里插入图片描述
第四问更新

这一问基本是语文建模了,A君提供两种解答方式给大家,第一种简单描述合情合理即可,第二种构建详细的数学模型加以说明

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
代码更新

C题参考代码更新,使用python,用Jupyter Notebook打开即可

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

完整模型会放到文档里,完整且正确的建模过程!!!!

这篇关于2023高教社杯 国赛数学建模C题思路 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/227190

相关文章

uva 10014 Simple calculations(数学推导)

直接按照题意来推导最后的结果就行了。 开始的时候只做到了第一个推导,第二次没有继续下去。 代码: #include<stdio.h>int main(){int T, n, i;double a, aa, sum, temp, ans;scanf("%d", &T);while(T--){scanf("%d", &n);scanf("%lf", &first);scanf

uva 10025 The ? 1 ? 2 ? ... ? n = k problem(数学)

题意是    ?  1  ?  2  ?  ...  ?  n = k 式子中给k,? 处可以填 + 也可以填 - ,问最小满足条件的n。 e.g k = 12  - 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 - 7 = 12 with n = 7。 先给证明,令 S(n) = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + .... + n 暴搜n,搜出当 S(n) >=

uva 11044 Searching for Nessy(小学数学)

题意是给出一个n*m的格子,求出里面有多少个不重合的九宫格。 (rows / 3) * (columns / 3) K.o 代码: #include <stdio.h>int main(){int ncase;scanf("%d", &ncase);while (ncase--){int rows, columns;scanf("%d%d", &rows, &col

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RGBD相机小车的仿真指南(五):Blender锥桶建模

前言 本系列教程旨在使用UE5配置一个具备激光雷达+深度摄像机的仿真小车,并使用通过跨平台的方式进行ROS2和UE5仿真的通讯,达到小车自主导航的目的。本教程默认有ROS2导航及其gazebo仿真相关方面基础,Nav2相关的学习教程可以参考本人的其他博客Nav2代价地图实现和原理–Nav2源码解读之CostMap2D(上)-CSDN博客往期教程: 第一期:基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RG

基于51单片机的自动转向修复系统的设计与实现

文章目录 前言资料获取设计介绍功能介绍设计清单具体实现截图参考文献设计获取 前言 💗博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师,一名热衷于单片机技术探索与分享的博主、专注于 精通51/STM32/MSP430/AVR等单片机设计 主要对象是咱们电子相关专业的大学生,希望您们都共创辉煌!✌💗 👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻 单片机

CSP 2023 提高级第一轮 CSP-S 2023初试题 完善程序第二题解析 未完

一、题目阅读 (最大值之和)给定整数序列 a0,⋯,an−1,求该序列所有非空连续子序列的最大值之和。上述参数满足 1≤n≤105 和 1≤ai≤108。 一个序列的非空连续子序列可以用两个下标 ll 和 rr(其中0≤l≤r<n0≤l≤r<n)表示,对应的序列为 al,al+1,⋯,ar​。两个非空连续子序列不同,当且仅当下标不同。 例如,当原序列为 [1,2,1,2] 时,要计算子序列 [

Python3 BeautifulSoup爬虫 POJ自动提交

POJ 提交代码采用Base64加密方式 import http.cookiejarimport loggingimport urllib.parseimport urllib.requestimport base64from bs4 import BeautifulSoupfrom submitcode import SubmitCodeclass SubmitPoj():de

数学建模笔记—— 非线性规划

数学建模笔记—— 非线性规划 非线性规划1. 模型原理1.1 非线性规划的标准型1.2 非线性规划求解的Matlab函数 2. 典型例题3. matlab代码求解3.1 例1 一个简单示例3.2 例2 选址问题1. 第一问 线性规划2. 第二问 非线性规划 非线性规划 非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。2