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2023年全国大学生数学建模竞赛C题：蔬菜商品的自动定价和补货策略

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简介：
本竞赛题目要求参赛者设计一套适用于蔬菜市场的自动定价与库存管理方案。解决方案需综合考虑成本、需求预测及市场竞争力等多方面因素，实现利润最大化。 2023年全国大学生数学建模竞赛C题探讨了蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题。

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  • 2023年全国大学生数学建模竞赛C题：蔬菜商品的自动定价和补货策略
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    本竞赛题目要求参赛者设计一套适用于蔬菜市场的自动定价与库存管理方案。解决方案需综合考虑成本、需求预测及市场竞争力等多方面因素，实现利润最大化。 2023年全国大学生数学建模竞赛C题探讨了蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题。
     
  • 基于优化模型的蔬菜商品自动定价及补货策略-2023年全国大学生数学建模竞赛C题（含论文、代码和数据）
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    本项目针对2023年全国大学生数学建模竞赛C题，提出了一种基于优化模型的蔬菜商品自动定价与补货策略。通过建立数学模型，结合实际销售数据分析，实现了价格调整与库存管理的自动化，提高盈利效率。项目提供了详细的论文、代码及数据支持。 项目介绍： 代码文件夹： 此文件夹包含项目所需的所有Python代码文件。 除了第三题使用了BONMIN求解器外，其余部分均采用常见的Python库编写（包括pandas、numpy、matplotlib等）。另外还需安装pylab以支持中文显示功能。在放入相应的数据输入文件后可以直接运行。 数据文件夹： 此文件夹存储项目中处理后的所有E相关数据。 注意：如果遇到操作上的问题，请及时联系，可以提供远程教学帮助。 本资源中的源代码均为作者参赛作品，并且已通过测试确认无误后再上传，您可以放心下载使用！ 1. 该资源内的代码均已成功运行并通过功能验证才进行发布； 2. 此项目适合计算机相关专业的学生、教师或企业员工学习参考。也适用于编程新手进阶学习以及作为毕业设计、课程作业等用途。 3. 对于有一定基础的学习者，可以在现有基础上修改和扩展以实现更多功能，并可用于个人的学术研究或者工作需求。 下载后请务必先阅读README.md文件（如有），仅供非商业性学习参考。
     
  • 2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题：蔬菜类商品的自动定价与补货决策（含源代码及解题策略）
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    本作品针对2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题，提出了一套基于数据驱动的蔬菜商品自动定价和补货策略，并提供了详细的解题思路及完整源代码。 问题1：蔬菜类商品不同品类或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其相互之间的关系。 问题2：考虑商超以品类为单位制定补货计划，需分析各个蔬菜品类的总销售额与成本加成定价的关系，并据此提出未来一周（即2023年7月1日至7日）内每日各类蔬菜的补货总量和价格策略建议，使超市收益最大化。 问题3：鉴于销售空间有限制，商超希望进一步明确单品级别的补货计划。具体而言，在保证最少陈列量为每种商品2.5千克的前提下，需要控制可售单品总数在27至33个之间。基于6月24日至6月30日的可售品种情况，请给出7月1日的具体单品补货数量和价格策略建议，以尽可能满足市场对各类蔬菜的需求，并实现超市收益最大化。 问题4：为了更精准地制定蔬菜商品的补货与定价决策，商超还需采集哪些相关数据？这些新增的数据将如何帮助解决上述提到的问题，请提供你们的意见及理由。请完整呈现解题思路和代码。
     
  • 2023年高教社数学建模国赛C题——蔬菜类商品的自动定价与补货策略（含完整参考论文及Word文档）
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    本资源提供2023年高等教育出版社数学建模竞赛C题解决方案，主题为蔬菜类商品的自动定价与补货策略。包含详尽的研究报告和可编辑的Word文档，助力参赛者深入理解并优化模型构建技巧。 商超在现代经济中的作用非常重要，但它们在管理蔬菜商品方面面临着诸多挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、制定合理的价格策略以及有效安排补货计划等。解决这些问题对于提高销售额、降低库存成本并提升客户满意度至关重要。 首先，在蔬菜商品管理中，一个关键问题是准确预测销售趋势。这涉及到不同种类的蔬菜在特定时间段内的销售模式，例如季节性高峰和低谷期。了解哪些蔬菜在此期间最受欢迎及其差异将有助于商超制定更有针对性的促销策略及补货计划。 其次，合理定价对于超市来说至关重要，因为它们需要平衡利润与客户的价格敏感度。为此我们建议建立一个考虑商品成本、预期销售量以及期望收益等因素的定价模型。此模型会为每种蔬菜提供合理的售价建议，以确保商超实现最大化的销售额同时保持价格竞争力。
     
  • 【多角度解析附源码】2023年高教社杯国赛数学建模C题解题思路——蔬菜类商品的自动定价与补货决策
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    本篇文章深入探讨了2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题，针对蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题，提供了全面解析及源代码分享。 【多思路附源码】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 该题目主要探讨如何利用数学模型来实现蔬菜类商品的价格自动化设定以及库存管理策略，通过分析市场供需关系、成本因素及消费者行为模式等多方面数据，构建有效的算法以支持零售业者做出科学合理的商业决策。此项目不仅涵盖了理论建模过程，并且提供了相应的代码示例供学习参考。
     
  • 2023年高教社数学建模国赛C题——蔬菜类商品的自动定价与补货决策（含完整参考论文及Word文档）
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    本资料提供2023年高教社数学建模竞赛C题解决方案，聚焦于蔬菜类商品的自动定价与补货策略优化。包含详尽分析、模型构建和算法实现，并附有完整论文及源文档供参考学习。 商超在现代经济中扮演着至关重要的角色，然而它们在蔬菜商品管理方面面临着多重挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、合理制定价格策略以及有效安排补货计划等问题。解决这些问题对于商超来说至关重要，因为它们直接影响到销售收益、库存成本和客户满意度。因此，本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理策略，以帮助它们更好地应对这些挑战。 首先，在蔬菜商品管理中，一个关键问题是准确预测销售趋势。这包括了解不同种类蔬菜在特定时间段内的销售模式，如季节性高峰与低谷期，并找出哪些品种在此期间最受欢迎以及其之间的差异。解决这个问题有助于商超更有针对性地制定促销策略和补货计划。 其次，合理的价格策略对于商超来说至关重要，因为它们需要平衡利润目标与顾客对价格的敏感度。为此，我们需要建立一个定价模型来考虑商品成本、预期销售量及利润率等因素，并为每个蔬菜品类提供合理的售价建议。这样的定价策略将有助于确保商超实现最大化的销售额和毛利的同时还能保持竞争力。 最后，在确定单品补货量以及实施上述制定的价格策略方面也存在挑战。为此，我们需要利用组合优化方法来找出最佳的单品补货数量和相应的价格调整方案，从而保证库存水平既能满足客户需求又能避免过度积压造成浪费或损失的风险。
     
  • 2023年高教社数学建模C题——蔬菜类商品的自动定价与补货决策（含数据处理详细代码）
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    本作品针对蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题，通过数据处理和模型构建提供解决方案，并附有详细的代码实现。适合数学建模爱好者及研究者参考学习。 商超在现代经济中的作用至关重要，但它们在蔬菜商品管理方面面临诸多挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、制定合理的价格策略以及有效安排补货计划等问题。解决这些问题对商超来说极为重要，因为这直接影响到销售收益、库存成本和客户满意度。因此，本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理方案，以帮助它们更好地应对这些挑战。 首先，在蔬菜商品管理中，准确预测销售趋势是一个关键问题。这一过程需要分析不同种类蔬菜在特定时间段内的销售模式，包括季节性高峰与低谷等现象，并据此了解哪些蔬菜在此期间销量最高以及其相互间的差异。通过解决这个问题，商超能够更精准地制定促销策略和补货计划。 其次，制定合理的价格策略对于商超来说同样重要，因为它需要平衡利润目标与顾客对价格的敏感度。为此，我们需要建立一个定价模型来考虑商品成本、预期销售量及销售利润等因素，并据此为每个蔬菜品类提供合理的售价建议。这将有助于确保商超实现最大化的销售收益同时保持有竞争力的价格水平。 最后，如何确定每个单品的最佳补货数量以及相应的定价策略是另一个重要问题。为此我们需要运用组合优化方法来解决这一难题，从而帮助商超更有效地管理库存并提高运营效率。
     
  • 2023年全国大学生数学建模竞赛C题
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    2023年全国大学生数学建模竞赛C题旨在考察参赛者运用数学方法解决实际问题的能力，涉及优化模型、数据分析等关键技术。 data 文件夹用于存储项目中的所有数据文件。 该文件夹包含两个子文件夹： 1. 数据 子文件夹： - 内容：主要存储 Excel 文件。 - 用途：存放原始数据及处理后的数据。 2. 图片 子文件夹： - 内容：包括重要的图片资源，例如图表和项目文档中使用的图像。 - 用途：为数据分析结果提供可视化支持或用于展示相关资料中的图形元素。 notebooks 文件夹则存储所有的 Jupyter Notebook 源代码文件。这些交互式 Python 文件主要用于执行数据处理、分析以及创建可视化的任务，并且需要在具备相应的 Jupyter 和 Python 环境中运行。 src 文件夹存放项目所需的Python脚本，主要用来完成如数据预处理及自动化流程等特定操作的编程需求。 template 文件夹内则包含以 LaTeX 格式编写的论文模板。
     
  • 2023年全国大学生数学建模竞赛C题
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    2023年全国大学生数学建模竞赛C题是该年度赛事中的一个挑战性题目，旨在考察参赛者运用数学工具解决实际问题的能力。此题目要求学生通过建立有效的数学模型来分析和解决问题，在限定时间内提交研究报告，展现了当代大学生的创新思维与团队协作精神。 ### 2023年全国大学生数学建模大赛C题知识点解析 #### 一、问题背景及重述 - **背景介绍**： - 在中国全面进入小康社会后，民众对高品质生活的需求日益增长，这对于传统生鲜超市而言既是机遇也是挑战。 - 蔬菜作为日常生活中的必需品之一，其保鲜周期短且品质会随着时间的推移而降低。一旦当日未能售出，次日便难以继续售卖。 - 面对这一现状，超市需在不确定具体商品种类和进价的情况下做出合理的补货决策。 - 由于蔬菜种类繁多且来源不一，进货通常在凌晨完成，因此需要根据市场变化快速做出决策。 - **问题重述**： - 对于某超市的六个蔬菜类别（附件1），利用附件2和附件3提供的历史销售数据，构建模型以解决以下四个问题： 1. **销量分析**：分析各蔬菜品类和单品的销售规律及其相互关系。 2. **补货决策与定价**：预测销售量，并基于“成本加成定价”原则确定最优补货量与定价策略。 3. **单品预测与定价**：针对选定的30种单品，预测单日销量并确定最佳定价。 4. **综合策略制定**：结合供应端和消费端的因素，提出合理的补货和定价策略。 #### 二、数据预处理与分析方法 - **数据整合**：将附件中的四个数据集整合为单一的数据集。 - **异常值处理**：剔除无效数据，并使用3σ准则识别并移除异常值。 - **销量分析**： - **图表分析**：绘制各蔬菜的销售分布图。 - **描述性统计**：计算平均值、标准差等统计量。 - **聚类分析**：利用K均值算法对蔬菜进行分类。 - **频数分析**：分析各类别出现频率。 - **相关性分析**：通过皮尔逊系数分析蔬菜之间的相互关系。 - **预测模型构建**： - **岭回归分析**：预测销售总量及各品类的销量。 - **ARIMA模型**：预测未来销售量和批发价。 - **定价策略**：基于成本加成定价原则确定最优价格。 - **遗传算法**：优化定价策略，寻找最大收益下的最佳解。 #### 三、具体分析过程 - **销量分析**： - 将蔬菜分为三大类：日常主菜、辅菜和时令蔬菜。 - 发现花叶类、辣椒类和食用菌的销售量较大。 - 进行JB检验，验证各品类销售是否符合正态分布假设条件。 - 皮尔逊相关性分析显示不同类别之间的关联度。 - **补货决策与定价**： - 岭回归结果显示蔬菜总销量受批发价和单价的影响呈负相关关系。 - 计算加成率，确定合理的价格范围。 - 使用ARIMA模型预测销售量及批发价格。 - 结合上述预测结果和损耗情况，计算最优补货数量与定价。 - **单品预测与定价**： - 选取销量较大的30种单品进行分析。 - 运用ARIMA模型对这些单品的单日销量做出预测。 - 应用遗传算法确定最佳价格策略。 - **综合策略制定**： - 供应链管理：收集产地数据，了解气候规律性变化。 - 消费者行为研究：收集烹饪方式和消费者偏好信息。 - 制定合理的补货与定价方案以满足顾客需求。 #### 四、结论 通过对超市蔬菜销售数据的深入分析，本研究提出了有效的补货及定价策略。通过构建预测模型并利用遗传算法优化，实现了对蔬菜销量的准确预测以及价格策略的最优化调整。结合供应链管理和消费者行为分析制定出更灵活高效的经营方案，在提高超市盈利能力的同时也提升了顾客满意度，并促进了其长期稳定发展。