C題第一問代碼和求解結(jié)果已完成，第一問數(shù)據(jù)量有點(diǎn)大，經(jīng)過編程整理出來了單品銷售額的匯總數(shù)據(jù)、將附件2中的單品編碼替換為分類編碼，整理出了蔬菜各品類隨著時(shí)間變化的銷售量，并做出了這些疏菜品類的皮爾森相關(guān)系數(shù)的熱力圖，代碼和數(shù)據(jù)處理結(jié)果下載見文末地址

后續(xù)更新第二問、第三問思路和代碼

2023國(guó)賽C題 蔬菜類商品的自動(dòng)定價(jià)與補(bǔ)貨決策

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(shí)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(huì)根據(jù)各商品的歷史銷售和需求情況每天進(jìn)行補(bǔ)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(shí)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(jià)格的情況下，做出當(dāng)日各蔬菜品類的補(bǔ)貨決策。蔬菜的定價(jià)一般采用“成本加成定價(jià)”方法，商超對(duì)運(yùn)損和品相變差的商品通常進(jìn)行打折銷售?？煽康氖袌?chǎng)需求分析，對(duì)補(bǔ)貨決策和定價(jià)決策尤為重要。從需求側(cè)來看，蔬菜類商品的銷售量與時(shí)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(gè)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(jià)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(qǐng)根據(jù)附件 和實(shí)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(qǐng)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。

要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，可以首先利用附件中的銷售流水明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。以下是一些步驟和方法：

1. 銷售量分布規(guī)律：針對(duì)每個(gè)蔬菜品類和單品，計(jì)算它們?cè)诓煌掌诘匿N售量，然后可以繪制銷售量的時(shí)間序列圖。

2. 銷售量的相關(guān)性：*可以計(jì)算不同蔬菜品類或單品之間的銷售量的相關(guān)性。使用相關(guān)系數(shù)來衡量它們之間的線性關(guān)系。如果相關(guān)系數(shù)接近1或-1，表示它們之間存在強(qiáng)烈的正相關(guān)或負(fù)相關(guān)關(guān)系。

3. 銷售量的分布統(tǒng)計(jì)： 對(duì)于每個(gè)蔬菜品類或單品，計(jì)算其銷售量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如平均銷售量、最大銷售量、最小銷售量、銷售量的標(biāo)準(zhǔn)差等。

4. 銷售量的季節(jié)性分析： 使用季節(jié)性分析方法，如季節(jié)性分解或周期性分析，來確定銷售量的季節(jié)性模式。

5. 銷售量的趨勢(shì)分析：利用時(shí)間序列分析方法，如移動(dòng)平均法或指數(shù)平滑法，來識(shí)別銷售量的趨勢(shì)。

6. 銷售量的影響因素：考慮可能影響銷售量的因素，如促銷活動(dòng)、天氣變化、節(jié)假日等。分

通過以上分析，可以得出關(guān)于不同蔬菜品類和單品銷售量的分布規(guī)律和相互關(guān)系的結(jié)論。

國(guó)賽C題部分代碼如下（完整代碼見文末地址）：

% 初始化一個(gè)向量來存儲(chǔ)每個(gè)分類編碼的銷量總和
totalSales = zeros(size(uniqueCodes));

% 遍歷每個(gè)唯一的分類編碼并計(jì)算銷量總和
for i = 1:length(uniqueCodes)
    code = uniqueCodes(i);
    totalSales(i) = sum(data(data(:, 1) == code, 2));
end
% 打印結(jié)果
result = [uniqueCodes, totalSales];
% 對(duì) result 最后得到的結(jié)果按分類編碼進(jìn)行排序
result = sortrows(result, 1);
% 存儲(chǔ)文件
writematrix(result, "(原始)品類銷售量數(shù)據(jù)匯總.xlsx");

（完整代碼見文末地址）
% 讀取附件1中的單品編碼和分類編碼的對(duì)應(yīng)關(guān)系
file1 = '附件1調(diào)整后數(shù)據(jù).xlsx'; % 文件名
data1 = readtable(file1); % 讀取數(shù)據(jù)

% 讀取附件2中的數(shù)據(jù)
file2 = '附件2調(diào)整后數(shù)據(jù).xlsx'; % 文件名
data2 = readtable(file2); % 讀取數(shù)據(jù)

sortCode1 = data1.sort_code; % 分類編碼列名為 "分類編碼"

% 提取附件2的數(shù)據(jù)中的單品編碼
singleCode2 = data2.single_code; % 單品編碼列名為 "單品編碼"

% 使用單品編碼1和分類編碼1的對(duì)應(yīng)關(guān)系來替換單品編碼2
for i = 1:length(singleCode2)
    index = find(strcmp(singleCode1, singleCode2{i}));
    if ~isempty(index)
        data2.sort_code(i) = sortCode1(index(1)); % 假設(shè)每個(gè)單品編碼只對(duì)應(yīng)一個(gè)分類編碼
end

% 將修改后的數(shù)據(jù)保存到新的文件中（可選）
newFile = 'problem1_2修改后數(shù)據(jù).xlsx';
writetable(data2, newFile);

2023全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模國(guó)賽C題問題 2 ：考慮商超以品類為單位做補(bǔ)貨計(jì)劃，請(qǐng)分析各蔬菜品類的銷售總量與成本加成定價(jià)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(bǔ)貨總量和定價(jià)策略，使得商超收益最大。

要分析各蔬菜品類的銷售總量與成本加成定價(jià)的關(guān)系，并確定未來一周的日補(bǔ)貨總量和定價(jià)策略以最大化商超的收益，需要進(jìn)行以下步驟：

第一步：計(jì)算銷售總量與成本加成定價(jià)的關(guān)系

• 1. 對(duì)于每個(gè)蔬菜品類，從附件2中獲取歷史銷售數(shù)據(jù)（2020年7月1日至2023年6月30日）。

• 2. 計(jì)算每個(gè)品類的銷售總量，可以按月或按季度進(jìn)行匯總，以觀察銷售趨勢(shì)。

• 3. 計(jì)算每個(gè)品類的總成本，成本包括進(jìn)貨成本和運(yùn)營(yíng)成本（如運(yùn)輸成本、儲(chǔ)存成本等）。

• 4. 根據(jù)成本和銷售總量，計(jì)算每個(gè)品類的毛利潤(rùn)（銷售總收入減去總成本）。

第二步：制定未來一周的日補(bǔ)貨總量和定價(jià)策略

1. 針對(duì)未來一周（2023年7月1日至7日），考慮以下因素：

• - 以往的銷售趨勢(shì)，包括季節(jié)性和周內(nèi)波動(dòng)。

• - 各蔬菜品類的庫(kù)存水平。

• - 供應(yīng)商的供貨情況和價(jià)格波動(dòng)。

• - 商超的銷售目標(biāo)和利潤(rùn)目標(biāo)。

2. 制定每個(gè)品類的日補(bǔ)貨總量，可以根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)和銷售預(yù)測(cè)來確定。確保庫(kù)存足夠滿足需求，但避免過多的庫(kù)存浪費(fèi)。

3. 制定每個(gè)品類的定價(jià)策略，一般采用成本加成定價(jià)方法?？紤]品類的毛利潤(rùn)率、市場(chǎng)需求、競(jìng)爭(zhēng)情況和顧客的價(jià)格敏感度。定價(jià)策略應(yīng)能最大程度地提高毛利潤(rùn)。

4. 定期監(jiān)控銷售數(shù)據(jù)和庫(kù)存水平，根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)市場(chǎng)變化。

每個(gè)品類的具體情況可能不同，因此需要根據(jù)每個(gè)品類的特點(diǎn)和歷史數(shù)據(jù)來制定補(bǔ)貨和定價(jià)策略。此外，利潤(rùn)最大化不僅取決于銷售和定價(jià)策略，還受到成本管理、庫(kù)存控制和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等因素的影響，因此需要綜合考慮多個(gè)因素來做出決策。建議使用優(yōu)化算法或數(shù)學(xué)規(guī)劃方法來找到最佳的補(bǔ)貨和定價(jià)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(bǔ)貨計(jì)劃，要求可售單品總數(shù)控制在 27 -33 個(gè)，且各單品訂購(gòu)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(bǔ)貨量和定價(jià)策略 ，在盡量滿足市場(chǎng)對(duì)各品類蔬菜商品需求的前提下，使得商超收益最大。

要制定單品的補(bǔ)貨計(jì)劃，以控制可售單品總數(shù)在27到33個(gè)之間，并滿足最小陳列量要求（2.5千克），同時(shí)最大化商超的收益，可以采用以下步驟：

第一步：確定可售單品

1. 針對(duì)2023年6月24日至30日的可售品種，列出所有可供選擇的單品。

第二步：建立數(shù)學(xué)模型

1. 為每個(gè)可售單品定義以下參數(shù)：

- Q_i：?jiǎn)纹?i$的補(bǔ)貨量（千克）

- P_i：?jiǎn)纹?i$的定價(jià)策略（以百分比表示的成本加成，例如，如果成本為10元，定價(jià)策略為20%，則售價(jià)為12元）

- C_i：?jiǎn)纹?i$的進(jìn)貨成本（元/千克）

- D_i：?jiǎn)纹?i$的銷售需求（千克）

- S_i：?jiǎn)纹?i$的最小陳列量（2.5千克）

2. 定義目標(biāo)函數(shù)：商超的總收益，可以表示為所有單品的毛利潤(rùn)之和，即

3. 約束條件：

- 可售單品總數(shù)約束：

- 單品補(bǔ)貨量非負(fù)約束：

- 單品需求滿足約束：

- 最小陳列量滿足約束：

第三步：求解數(shù)學(xué)模型

使用線性規(guī)劃或其他優(yōu)化算法來求解上述數(shù)學(xué)模型，以找到最佳的單品補(bǔ)貨量和定價(jià)策略，以最大化商超的總收益。這將提供7月1日的單品補(bǔ)貨計(jì)劃。

問題 4 ：為了更好地制定蔬菜商品的補(bǔ)貨和定價(jià)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(duì)解決上述問題有何幫助，請(qǐng)給出你們的意見和理由。思路和代碼下載見文末地址

附件 1 6個(gè)蔬菜品類的商品信息附件 2 銷售流水明細(xì)數(shù)據(jù)附件 3 蔬菜類商品的批發(fā)價(jià)格附件 4 蔬菜類商品的近期損耗率注 (1) 附件 1中，部分單品名稱包含的數(shù)字編號(hào)表示不同的供應(yīng)來源。

(2)附件 4中的 損耗率反映了近期商品的損耗情況，通過近期盤點(diǎn)周期的數(shù)據(jù)計(jì)算得到。

2023數(shù)學(xué)建模國(guó)賽C題代碼和思路下載地址：C題代碼和思路分析文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-700985.html

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