數(shù)學(xué)建模國賽C蔬菜類商品的自動定價與補(bǔ)貨決策C

完整思路和代碼請私信~~~

1.擬解決問題

這是一個關(guān)于生鮮商超蔬菜商品管理的復(fù)雜問題，需要綜合考慮銷售、補(bǔ)貨、定價等多個方面。以下是對這些問題的總結(jié)：

問題 1: 蔬菜銷售分析
需要分析蔬菜各品類和單品之間的銷售量分布規(guī)律。
可以使用數(shù)據(jù)分析方法，如皮爾遜相關(guān)系數(shù)、多項式方程擬合等，來探討銷售之間的相關(guān)關(guān)系。
可以生成銷售趨勢圖、相關(guān)性熱圖等可視化工具來展示關(guān)聯(lián)關(guān)系。
問題 2: 品類補(bǔ)貨與定價
需要分析不同蔬菜品類的銷售總量與成本加成定價的關(guān)系。
可以構(gòu)建定價模型，通常采用線性回歸等方法，以最大化商超收益。
需要確定未來一周(2023 年 7 月 1-7 日)的日補(bǔ)貨總量和定價策略，以最大化商超收益。
問題 3: 單品補(bǔ)貨與定價
商超希望控制可售單品總數(shù)在 27-33 個，并滿足最小陳列量的要求。
需要基于可售品種數(shù)據(jù)，制定單品補(bǔ)貨計劃和定價策略，同時滿足市場需求并最大化收益。
可以采用線性規(guī)劃等數(shù)學(xué)優(yōu)化方法，以達(dá)到最優(yōu)的補(bǔ)貨和定價策略。
問題 4: 數(shù)據(jù)采集建議
采集蔬菜商品的歷史銷售數(shù)據(jù)，包括銷售量、價格、銷售時間等信息。
收集蔬菜的成本數(shù)據(jù)，包括采購價格、運輸成本等。
獲取市場需求數(shù)據(jù)，包括季節(jié)性需求波動、促銷活動信息等。
收集蔬菜品相和運損率數(shù)據(jù)，以更好地理解蔬菜品質(zhì)的影響。
考慮采集競爭商超的價格和銷售數(shù)據(jù)，以進(jìn)行市場競爭分析。

2.問題1

數(shù)據(jù)清洗
刪除重復(fù)值：使用唯一標(biāo)識符如單品編碼，刪除附件1和附件2中的重復(fù)數(shù)據(jù)，確保每個單品僅出現(xiàn)一次。
缺失值處理：檢查是否存在缺失值，可以選擇刪除包含缺失值的行或填充缺失值，以確保數(shù)據(jù)完整性。
異常值處理：檢測銷售價格的異常值，特別關(guān)注價格未變動但商品未出售的情況，采用統(tǒng)計或可視化方法來處理異常值。
數(shù)據(jù)合并：使用VLOOKUP等方法將附件1和附件2中的數(shù)據(jù)合并，以便后續(xù)分析和建模。
銷量分析：
以不同時間維度進(jìn)行銷量分析，包括小時、天、月等：
以小時為單位： 統(tǒng)計某一天內(nèi)每個小時的銷量變化，創(chuàng)建頻率分布直方圖，例如，確定菠菜在哪個小時銷量最高。也可以對單個蔬菜品類進(jìn)行統(tǒng)計，比如金針菇的平均、最大和最小銷量。
以天為單位： 對24小時數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，分析從2020年6月到2023年6月的銷售趨勢。使用FFT等方法檢測數(shù)據(jù)的周期性，然后使用非線性函數(shù)進(jìn)行擬合，如ARIMA或指數(shù)函數(shù)，以了解銷售趨勢。
以月為單位： 對30天數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，分析36個月的銷售趨勢?？紤]整體類別的變化趨勢，如花葉類、食用菌、辣椒類等，可以使用線性回歸等方法來分析趨勢。
其他時間維度： 還可以考慮季度等其他時間維度，根據(jù)題目提供的信息，分析蔬菜供應(yīng)的季節(jié)性變化對銷售組合的影響。
參考一

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加載數(shù)據(jù)，這里假設(shè)數(shù)據(jù)已經(jīng)在alldata.mat中
# 假設(shè)alldata.mat中包含了pinglei和xiaoliang的數(shù)據(jù)

# 對應(yīng)MATLAB的for循環(huán)，計算yuepinglei和yuexiaoliang
yuepinglei = np.zeros((number_of_rows, 36))
yuexiaoliang = np.zeros((number_of_rows, 36))

for i in range(36):
    yuepinglei[:, i] = np.sum(pinglei[:, i*30:(i+1)*30], axis=1)
    yuexiaoliang[:, i] = np.sum(xiaoliang[:, i*30:(i+1)*30], axis=1)

# 對應(yīng)MATLAB的plot命令
plt.plot(np.arange(1, 37), yuepinglei)
shuju = np.column_stack((yuepinglei[1, :], yuexiaoliang[100:105, :]))

# 接下來是數(shù)據(jù)處理和計算gamma的部分，注意這部分代碼在MATLAB和Python之間存在一些差異，
# 具體實現(xiàn)可能需要根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷摹?/span>
# 請根據(jù)您的數(shù)據(jù)和需求進(jìn)一步自定義Python代碼。

參考二：

load("alldata.mat");

% 將pinglei和xiaoliang按月份匯總
yuepinglei = reshape(sum(reshape(pinglei, [], 30), 2), [], 36);
yuexiaoliang = reshape(sum(reshape(xiaoliang, [], 30), 2), [], 36);

% 提取數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化
shuju = [yuepinglei(2, :)', yuexiaoliang(101:105, :)'];
avg = mean(shuju);
biaozhunhua = shuju ./ avg;

% 計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)
Y = biaozhunhua(:, 1);
X = biaozhunhua(:, 2:end);
a = min(min(abs(X - Y)));
b = max(max(abs(X - Y)));
ro = 0.5;
gamma = (a + ro * b) ./ (abs(X - Y) + ro * b);

% 打印關(guān)聯(lián)系數(shù)并排序
disp("子序列中各個指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度分別為：");
ans = mean(gamma);
[ans1, ind] = sort(ans, 'descend');

% 繪制灰色關(guān)聯(lián)分析的折線圖
figure(1)
t = 1:36;
color = ["b", "r", "g", "b", "r"];
for i = 1:5
    plot(t, gamma(:, i), color(i) + '*--')
    hold on
end
xlabel('year')
legend('青梗散花', '西蘭花', '枝江青梗散花', '紫白菜(1)', '紫白菜(2)')
title('灰色關(guān)聯(lián)分析')

3.問題二

Step 1: 數(shù)據(jù)預(yù)測
首先，需要利用歷史銷售數(shù)據(jù)來預(yù)測未來一周內(nèi)每個蔬菜品類的每天銷售量。這可以通過多種方法實現(xiàn)，包括灰色預(yù)測、時間序列分析、回歸分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等。這個預(yù)測過程將產(chǎn)生關(guān)于銷售量、成本和定價的基本數(shù)據(jù)，以便后續(xù)優(yōu)化。

Step 2: 關(guān)聯(lián)分析
接下來，需要分析銷售量、成本和定價之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這可以包括機(jī)理分析，即為什么某些商品在某些條件下銷售得更好。這個步驟有助于理解變量之間的相互影響。

Step 3: 建立規(guī)劃模型
在此步驟中，需要建立一個規(guī)劃模型，以最大化商超的利潤收益為目標(biāo)。決策變量通常包括補(bǔ)貨總量和定價策略。模型的目標(biāo)是找到最佳的補(bǔ)貨策略和定價策略，以實現(xiàn)最大利潤。

在建立模型時，需考慮以下約束條件：

每天的總補(bǔ)貨量不能超過商超的庫存容量。
每個蔬菜品類的銷售總量受到限制。
考慮損耗率，確保不會采購過多導(dǎo)致浪費。
考慮退貨情況，以避免不必要的成本。
Step 4: 求解優(yōu)化方案
最后，使用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法來解決建立的規(guī)劃模型，以獲得對應(yīng)的優(yōu)化方案。由于數(shù)據(jù)量可能較大，可以考慮使用遺傳算法、模擬退火算法、粒子群算法等。也可以嘗試暴力搜索算法或網(wǎng)格搜索算法，根據(jù)問題的復(fù)雜性選擇合適的方法。

4.問題三

單品類別預(yù)測： 對每個小品類進(jìn)行單獨的銷售量預(yù)測，使用歷史銷售數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)念A(yù)測方法，例如時間序列分析、回歸分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等。預(yù)測未來一周內(nèi)每個小品類每天的銷售量。
優(yōu)化模型建立： 基于銷售量預(yù)測，建立優(yōu)化模型，目標(biāo)是最大化利潤收益。決策變量包括27-33個小品類的補(bǔ)貨總量和定價策略?？紤]成本、銷售額、庫存等因素。
約束條件：
確保每個小品類的訂購量滿足最小陳列量要求，通常為2.5千克。
控制售賣的小品類總數(shù)在27-33個之間，以滿足商超的要求。
考慮市場對各品類蔬菜商品的供需關(guān)系，以確保銷售量和定價策略滿足市場需求。
確保成本、銷售額、庫存等因素在合理范圍內(nèi)。
求解方法： 使用優(yōu)化算法如遺傳算法、模擬退火算法、粒子群算法等，對建立的優(yōu)化模型進(jìn)行求解，以獲得最佳的補(bǔ)貨總量和定價策略。

5.問題四

6.更多細(xì)節(jié)和代碼（歡迎私信）

詳細(xì)代碼資料：https://github.com/HuaandQi/Mathematical-modeling.git文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-703556.html

到了這里，關(guān)于數(shù)學(xué)建模國賽C蔬菜類商品的自動定價與補(bǔ)貨決策C的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！