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C 题 蔬菜类商品的自动定价与补货决策
各题分析
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C 题 蔬菜类商品的自动定价与补货决策
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C 题 蔬菜类商品的自动定价与补货决策 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。
各题分析 A题定日镜场的优化设计 A题是数模类赛事很常见的物理类赛题需要学习不少相关知识。一些数值计算的部分应该还需要用到运筹学的多目标规划。 这里简单提一下第一问的思路问题一要求计算定日镜场的年平均光学效率、年平均输出热功率和单位镜面积年平均输出热功率。针对这个问题我们可以采用以下步骤和算法解题 1确定定日镜位置根据给定的定日镜中心位置在圆形定日镜场中确定每个定日镜的坐标。 2计算太阳高度角和方位角根据地理位置和日期时间使用公式计算太阳的高度角和方位角以获取入射光线的方向。 3计算法向直接辐射辐照度利用所得到的太阳高度角和方位角结合地球上垂直于太阳光线的平面单位面积上接收到的太阳辐射能量的公式计算法向直接辐射辐照度。 4计算定日镜的光学效率利用光学效率公式分别计算阴影遮挡效率、余弦效率、大气透射率和集热器截断效率并将它们相乘得到定日镜的光学效率。 5计算定日镜场的输出热功率根据法向直接辐射辐照度和定日镜的光学效率计算每个定日镜的输出热功率并将它们相加得到定日镜场的输出热功率。 6计算单位镜面积年平均输出热功率将定日镜场的输出热功率除以定日镜总面积得到单位镜面积年平均输出热功率。 在解题过程中可能需要使用数值计算和优化算法来处理复杂的计算和问题求解。例如可以使用数值积分方法来估计法向直接辐射辐照度使用迭代或优化算法来确定定日镜的最佳位置和尺寸等。 这道题专业性较高后续账号会在出本题具体思路分析时再进行具体分析与建模。开放程度低难度适中。但这类赛题通常门槛较高小白/非相关专业同学谨慎选择。答案的正确与否会对最终成绩产生较大影响。建议物理、电气、自动化等相关专业选择。 B题多波束测线问题 今年的国赛题目很奇怪可能是因为chatgpt等一系列AI工具的普及B题与A题一样均为物理类题目这两道题目的类型很相似。往年一般会有一个趣味性一点的题目。但B题可以明显看出是对数学、统计学相关专业较为友好。B题需要用到不少模拟仿真相关算法推荐利用lingo进行求解。 这里就不再进行更细致的分析了我们会在晚上发布相关具体思路可以关注下。 这道题存在最优解开放程度低难度适中。大家选择此题最好在做完后线上线下对对答案。推荐统计学、数学、物理等专业同学选择。 C题蔬菜类商品的自动定价与补货决策 这道题就是很多同学在训练的时候经常做的题目类型了属于大数据、数据分析类题目同时也是团队擅长的题目。需要一定的建模能力和其他赛事赛题类型类似建议大家各个专业均可进行选择。 题目需要建立数学模型大家可以使用评价类算法比如灰色综合评价法、模糊综合评价法对各个指标建立联系。 第一问前大家需要对数据进行分析和数值化处理也就是EDA探索性数据分析。对于数值型数据大家用归一化、去除异常值等方式就可以进行数据预处理。而对于非数值型数据进行量化大家可以使用以下方法 1 而第一问可以给小白先提示下后续我们还会更新具体的每问思路。第一问是需要我们做相关性分析看那几个指标之间的相关系数是否高如果高则代表影响较大低代表影响较小。这里可以用热力图进行绘制从而可视化影响程度。另外对于分布规律我的建议是简单一点做就用统计描述计算每个蔬菜品类及单品的销售总量、平均销售量、最大销售量和最小销售量等统计指标以了解它们的整体情况。 如果可以的话也可以用聚类算法根据蔬菜品类或单品的销售特征可以使用聚类分析方法如K-means聚类将其划分为不同的群组进一步了解不同群组之间的销售量分布规律。 由于这篇是选题建议详细思路可以看我的后续文章/视频。就不赘述了。数据集怎么分析可视化代码什么的后续会更新。这道题目开放度较高难度较易是本次比赛本科组获奖的首选题目。推荐所有专业同学选择门槛较低且开放度也相对较高。
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