简介围绕2023年全国大学生数学建模竞赛C题“蔬菜类商品自动定价与补货决策优化”提供完整参赛方案包括论文定稿、Python代码与处理后的数据适合数学建模参赛者、相关专业学生及教师用作课设、毕设或复盘参考。压缩包共46个文件约11.9MB以xlsx数据表格、ipynb分析笔记和py代码脚本为主还有pdf论文与readme说明数据可直接运行覆盖销量汇总、回归分析、聚类、ARIMA与GRU预测等完整流程。目前已有105人学习可作为从数据处理到模型求解的一站式参考。代码含第三问混合规划求解及BONMIN求解器配置说明并提供单品合并、箱线图等可视化笔记便于按目录理解建模思路。1. 蔬菜类商品自动定价与补货决策优化2023年数模C题到底在考什么蔬菜类商品的自动定价与补货决策优化研究是2023年全国大学生数学建模竞赛C题的核心主题。这道题给出一家超市若干天的蔬菜销售流水、批发价格和损耗率数据要求为未来一周的每一天、每一种蔬菜同时决定零售价和补货量目标是让总利润最大化。听上去是典型的供应链管理问题但实际比赛时大部分时间都耗在数据清洗和需求预测上真正写优化模型的环节反而来得更靠后。先说一个反直觉的结论把价格调得越低销量不一定越高把补货量加大利润也不一定上去。蔬菜的损耗率、隔日新鲜度、批发价波动和周末效应掺杂在一起导致“便宜多卖”的直觉在数学上经常是亏本方案。这道题适合三类人想用数据建模冲奖的参赛队、做商超品类运营的分析师、以及刚接触优化建模的开发者。你不需要精通运筹学但需要稳扎稳打地处理数据再老老实实做预测和约束优化。下文会沿着一条完整可复现的路径展开从数据清洗和特征工程到需求预测再到定价与补货的联合优化最后是避坑和论文交付。每一步都用代码说话你可以直接替换成自己手上的数据。注意我并不知道C题原始数据集的完整字段和官方解答下面这套做法是业内在处理类似生鲜商品问题时最常见的方案也是我自己会采用的套路。如果只想要一个结论那这条路径的价值在于把“数据 → 预测 → 决策”三段拆开每一段都有可验证的中间产物出了问题不会黑匣子一样完全摸不到头脑。本文还有配套的精品资源点击获取