2023國賽C題：蔬菜類商品的自動定價與補貨決策

C題表面上看上去似乎很簡單，實際上23題非常的難，編程難度非常的大，第二題它是一個典型的動態(tài)規(guī)劃加仿真題目，我們首先要計算出銷量與銷售價格，批發(fā)價格之間的關(guān)系，然后預(yù)測出批發(fā)價格，對每一個品類都進(jìn)行7日的動態(tài)規(guī)劃求解，找到每日收益最大情況下對應(yīng)的銷售量以及定價，第三題也是相通的，第四問，純粹語文建模，我們也可以自己加一條數(shù)據(jù)來進(jìn)行模擬

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本次C題是一道較為簡單的統(tǒng)計分析題目，建議第一次參賽的小伙伴盡可能選擇C題進(jìn)行答題

背景：

在生鮮商超中，一般蔬菜類商品的保鮮期都比較短，且品相隨銷售時間的增加而變差，大部分品種如當(dāng)日未售出，隔日就無法再售。因此，商超通常會根據(jù)各商品的歷史銷售和需求情況每天進(jìn)行補貨。
由于商超銷售的蔬菜品種眾多、產(chǎn)地不盡相同，而蔬菜的進(jìn)貨交易時間通常在凌晨 3:00-4:00，為此商家須在不確切知道具體單品和進(jìn)貨價格的情況下，做出當(dāng)日各蔬菜品類的補貨決策。蔬菜的定價一般采用“成本加成定價”方法，商超對運損和品相變差的商品通常進(jìn)行打折銷售?？煽康氖袌鲂枨蠓治?，對補貨決策和定價決策尤為重要。從需求側(cè)來看，蔬菜類商品的銷售量與時間往往存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系；從供給側(cè)來看，蔬菜的供應(yīng)品種在 4 月至 10
月較為豐富，商超銷售空間的限制使得合理的銷售組合變得極為重要。
附件 1 給出了某商超經(jīng)銷的 6 個蔬菜品類的商品信息；附件 2 和附件 3 分別給出了該商超 2020 年 7 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日各商品的銷售流水明細(xì)與批發(fā)價格的相關(guān)數(shù)據(jù)；附件 4 給出了各商品近期的損耗率數(shù)據(jù)。請根據(jù)附件和實際情況建立數(shù)學(xué)模型解決以下問題

問題 1 蔬菜類商品不同品類或不同單品之間可能存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，請分析蔬菜各品類及單品銷售量的分布規(guī)律及相互關(guān)系。

思路：

第一題的話是一個經(jīng)典的統(tǒng)計分析模型組合，首先我們先選定是要分析不同品類還是不同單品，在先以不同品類作為舉例，首先先分析不同品類之間是否存在差異或者相關(guān)，這樣我們可以得出來一個整體的差異程度或者整體的一個關(guān)聯(lián)情況，如果是差異性分析的話，可以采用方差分析或者非參數(shù)檢驗，我是相關(guān)性的話，可以采用肯德爾u系數(shù)進(jìn)行分析，接著我們對其進(jìn)行兩兩對比分析，如果是差異性分析的話，那么我們可以采用事后多重分析，如果是相關(guān)性分析的話，我們可以采用。斯皮爾曼相關(guān)分析或皮爾森相關(guān)性分析，這樣我們就完成了第一小問，這接著第二小問題出了更細(xì)致的分析，要求我們對蔬菜各品類及單品的分布規(guī)律及相關(guān)關(guān)系進(jìn)行深入的分析，那這里的話可以。先做一下數(shù)據(jù)處理，把這一些銷售量數(shù)據(jù)以區(qū)間進(jìn)行分段，接著在計算分段之間的差異性或相關(guān)性，這里重復(fù)前面的步驟就可以了。

問題 2 考慮商超以品類為單位做補貨計劃，請分析各蔬菜品類的銷售總量與成本加成定價的關(guān)系，并給出各蔬菜品類未來一周(2023 年 7 月 1-7 日)的日補貨總量和定價策略，使得商超收益最大。

思路：

第二問是一道動態(tài)規(guī)劃求解問題。
根據(jù)題目，這里以品類作為單位，首先針對第一個品類，先基于附件1-4提取相關(guān)特征，構(gòu)建一個回歸預(yù)測模型，用于分析蔬菜品類的銷售量，定價與商超收益之間的關(guān)系，基于這個回歸模型，建立一個動態(tài)規(guī)劃模型，對這個品類未來一周的日補貨總量與定價進(jìn)行模擬求解，我們可以采用一些啟發(fā)式算法，例如遺傳算法，PSO等等，找到每日收益最大情況下對應(yīng)的銷售量以及定價，然后重復(fù)以上過程，對剩余品類進(jìn)行求解，就能達(dá)到最高的收益對應(yīng)的日補貨量與定價策略

問題 3 因蔬菜類商品的銷售空間有限，商超希望進(jìn)一步制定單品的補貨計劃，要求可售單品總數(shù)控制在 27-33 個，且各單品訂購量滿足最小陳列量 2.5 千克的要求。根據(jù) 2023年 6 月 24-30 日的可售品種，給出 7 月 1 日的單品補貨量和定價策略，在盡量滿足市場對各品類蔬菜商品需求的前提下，使得商超收益最大。

思路：

第三問的解法與第二問類似，不過相對應(yīng)的品類數(shù)增加了，但是只需要進(jìn)行一天的模擬了，這道題的解題思路可以這么做：
首先還是基于問題2的回歸仿真模型，分析這個單品的銷售量定價與商超收益之間的關(guān)系，然后建立一個目標(biāo)規(guī)劃模型，對這一個單品7月1號的日補貨總量與定價進(jìn)行模擬求解，同樣可以采用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解，找到7月1日收益最大情況下對應(yīng)的銷售量以及定價策略然后重復(fù)以上流程，對剩余的單品進(jìn)行求解，就能達(dá)到最高收益對應(yīng)的補貨量以及定價策略。

問題 4 為了更好地制定蔬菜商品的補貨和定價決策，商超還需要采集哪些相關(guān)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對解決上述問題有何幫助，請給出你們的意見和理由。

思路：

這道題是一道語文建模題，你只需要舉出一個示例數(shù)據(jù)，然后給出意見跟理由即可，如果能造一份數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，能拿到更高的分?jǐn)?shù)。

客流量數(shù)據(jù)：
意見：需要了解每天或者每個時間段的客流量。
理由：不同的時間和日期可能會有不同的客流量，這與蔬菜的銷售量有直接關(guān)聯(lián)。了解高峰和低谷時段，可以幫助商家調(diào)整陳列策略、促銷活動時間以及進(jìn)貨量。

季節(jié)性因素：
意見：收集各種蔬菜在不同季節(jié)的需求量、銷售量和價格。
理由：某些蔬菜在某些季節(jié)可能更受歡迎。了解這些季節(jié)性變化可以幫助商家調(diào)整補貨策略。
競爭對手的價格和策略數(shù)據(jù)：
意見：了解同區(qū)域內(nèi)其他商家的蔬菜價格和促銷活動。
理由：以保持競爭力，同時避免陷入價格戰(zhàn)。

消費者反饋和評價數(shù)據(jù)：
意見：收集顧客關(guān)于商品新鮮度、品質(zhì)和價格的反饋。
理由：這可以幫助商家了解哪些商品受到顧客的歡迎，哪些商品可能需要改進(jìn)或者調(diào)整價格。

庫存狀況：
意見：了解當(dāng)前各種蔬菜的庫存情況。
理由：這有助于預(yù)測哪些蔬菜可能會因為過度庫存而需要打折銷售，或者哪些蔬菜可能因為短缺而需要調(diào)高價格。
天氣和節(jié)假日數(shù)據(jù)：

意見：收集未來的天氣預(yù)報和節(jié)假日數(shù)據(jù)。
理由：天氣狀況，如暴雨或炎熱，可能會影響消費者的購物行為。節(jié)假日則通常伴隨著特定的消費習(xí)慣和促銷活動。
供應(yīng)鏈和物流數(shù)據(jù)：

意見：了解供應(yīng)商的配送頻率、時間和可靠性。
理由：有助于預(yù)測未來的庫存狀況和調(diào)整補貨策略。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-700854.html

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