1. 引言
在零售管理领域，蔬菜类商品因其易腐性、季节性及消费者需求多样性等特点，其定价与补货决策一直是商超经营管理中的难点与重点。一方面，蔬菜商品的市场需求受季节、天气、消费者偏好等多种因素的影响，呈现出高度的不确定性[1]-[3]；另一方面，蔬菜的进货价格、损耗率及保鲜时间等成本因素也时刻变化，增加了定价与补货的难度。传统的定价与补货策略往往基于经验判断或简单统计，难以准确反映市场动态与成本变化[4]-[6]。目前，虽有部分研究尝试运用数据分析与智能算法优化蔬菜类商品的定价与补货决策，但大多聚焦于单一维度或特定场景，缺乏系统性、综合性的解决方案。
本研究通过数据处理与智能优化算法，对蔬菜类商品的自动定价与补货决策进行优化研究。运用统计分析方法，揭示蔬菜类商品销售量的分布规律及各品类间的相互关系，为精准定价与补货提供数据支持。基于成本加成定价理论，结合蔬菜商品的进货成本、损耗率及预期销售量等因素，构建蔬菜类商品的成本加成定价模型，以实现定价的合理化与利润的最大化[7]。本研究还将运用时间序列预测、智能优化算法等技术，对蔬菜类商品的补货量进行精准预测与优化，以降低库存成本、提高库存周转率。为商超提供一种科学、高效的蔬菜类商品自动定价与补货决策方案。
2. 蔬菜类商品的特性分析
2.1. 蔬菜类商品的经营特点
蔬菜类商品在生鲜市场中占据着举足轻重的地位，其经营特点对定价策略的制定具有深远影响。蔬菜类商品以其易腐性著称，要求经营者在蔬菜的储存、运输和销售过程中必须采取严格的保鲜措施。由于蔬菜的新鲜度直接影响其品质和口感，进而影响消费者的购买意愿，因此经营者需要投入大量的冷藏、保鲜设备和技术，以确保蔬菜在供应链中的每一个环节都能保持最佳状态。
蔬菜类商品的季节性特征同样显著。不同季节的蔬菜品种、产量和品质都有所不同，这导致蔬菜市场价格存在较大的波动性。经营者需要密切关注市场动态，根据季节变化灵活调整蔬菜的采购和销售策略。例如，在蔬菜供应充足的季节，经营者可以通过降价促销来吸引消费者，提高销售量；而在蔬菜供应紧张的季节，则可以通过提高价格来保障利润。这种根据季节变化调整定价策略的做法，要求经营者具备敏锐的市场洞察力和灵活的决策能力。
蔬菜类商品的品质差异也是其经营特点之一。消费者对蔬菜的品质有着较高的要求，往往更倾向于购买外观整洁、口感鲜美、营养丰富的蔬菜。因此，经营者需要注重蔬菜的品质管理，从种植、采摘到销售，每一个环节都要严格把关，确保蔬菜的品质符合消费者的期望。这种对品质的高要求，不仅有助于提升蔬菜的附加值，还能增强消费者对品牌的忠诚度。
蔬菜类商品的供应链复杂性和市场竞争性也不容忽视。蔬菜的供应链涉及多个环节，包括种植、采摘、运输、储存和销售等，每个环节都需要投入大量的人力、物力和财力。蔬菜市场竞争激烈，经营者需要制定有效的营销策略来吸引消费者。在定价策略方面，经营者需要综合考虑成本、市场需求、竞争状况等因素，制定出既能保障利润又能吸引消费者的价格。
2.2. 影响蔬菜类商品定价与补货的因素
蔬菜类商品的定价与补货策略是生鲜零售业务中的核心环节，其复杂性源于多种因素的交织影响。从成本角度来看，蔬菜的采购成本、储存成本、运输成本以及损耗成本构成了定价的基础。采购成本受到季节、产地、天气等多种因素的影响，价格波动频繁。储存和运输成本则与保鲜技术和供应链效率密切相关，这些因素共同决定了蔬菜类商品的成本底线。此外，蔬菜的易腐性导致在储存和运输过程中产生损耗，这部分成本也必须计入定价之中。
市场需求是影响蔬菜类商品定价的另一大关键因素。消费者的购买偏好、健康意识以及季节变化都会直接影响蔬菜的需求量。例如，随着健康饮食观念的普及，消费者对绿色、有机蔬菜的需求日益增长，这促使经营者在定价时需要充分考虑这些高端产品的市场需求。季节变化也会影响蔬菜的需求量，如冬季时令蔬菜供应减少，价格自然上涨，经营者需根据市场变化灵活调整定价策略。
补货策略同样受到多重因素的影响。库存周转率是影响补货决策的重要指标，经营者需要在保证蔬菜新鲜度的前提下，尽可能提高库存周转率，减少库存积压和损耗。销售预测的准确性也直接影响补货策略的制定。通过对历史销售数据的分析，经营者可以预测未来一段时间内的销售趋势，从而合理安排补货计划。由于蔬菜类商品市场需求的不确定性，销售预测往往存在一定的误差，这就要求经营者在制定补货策略时具备一定的灵活性和风险意识。
2.3. 蔬菜类商品定价与补货决策的特殊性
蔬菜类商品在零售市场中占据着举足轻重的地位，其定价与补货决策相较于其他商品具有显著的特殊性。蔬菜作为生鲜商品，具有高度的易腐性和时效性。这意味着一旦蔬菜的新鲜度下降，其价值将迅速贬值。因此，在制定定价策略时，商家需要充分考虑蔬菜的保鲜周期和市场需求，以确保在最佳销售期内实现利润最大化。这要求定价系统不仅要具备高度的灵活性，能够根据市场变化迅速调整价格，还要能够预测销售趋势，以避免过度库存或缺货现象的发生。
蔬菜类商品的价格还受到季节性、地域性和天气条件等多重因素的影响。例如，某些蔬菜在特定季节内供应充足，价格相对较低；而在非季节时段，由于供应量减少，价格则可能显著上升。同时，不同地域的蔬菜品种和价格也存在较大差异，这要求商家在制定定价策略时，必须充分考虑这些因素，以确保价格的合理性和竞争力。此外，天气条件如暴雨、高温等也可能对蔬菜的供应和价格产生直接影响，商家需要建立有效的预警机制，以应对这些突发情况。
在补货决策方面，蔬菜类商品的特殊性同样显著。由于蔬菜的易腐性和时效性，商家需要建立精确的库存管理系统，以确保在销售过程中始终保持适量的库存。这要求商家不仅要准确预测销售趋势，还要与供应商建立紧密的合作关系，以确保在需要时能够及时补货。同时，由于蔬菜的品质和新鲜度对消费者购买意愿具有重要影响，商家在补货时还需要特别注意保持蔬菜的品质和口感，以提升消费者的购买体验和满意度。
3. 蔬菜类商品的销售数据分析
3.1. 数据来源与预处理
本研究的数据主要来源于商超的实际销售记录，其详细记录了蔬菜类商品的销售情况，包括各类蔬菜的销售量、售价、进货价格、退货量等信息。数据涵盖的时间范围广泛，涉及多年份、多月份的销售数据，确保了分析的全面性和准确性。
在数据预处理阶段，首先将蔬菜品类进行标码，数值1为花叶类、数值2为花菜类、数值3为水生根茎类、数值4为茄类、数值5为辣椒类和数值6为食用菌。随后对数据进行了全面的清洗和整理。由于原始数据中可能存在异常值、缺失值等问题，采用了多种方法进行处理。对于异常值采用四分位间距(IQR)法进行了识别，采用了均值填充的方法对异常值进行了修正，以确保数据的合理性和连续性。缺失值，则根据数据的实际情况和缺失比例，采取了相应的填充策略，如利用相邻数据的平均值进行填充，以减少缺失值对分析结果的影响。此外，还对数据进行了标准化处理，以消除不同量纲对数据综合分析的影响。通过将各类数据转化为无量纲的标准化形式，可以更加直观地比较和分析不同蔬菜类商品的销售情况，为后续的数据分析和模型建立奠定了坚实的基础。
在完成数据清洗、整理和标准化处理的基础上，针对数据进行了初步的探索性分析。通过绘制各类蔬菜的销售量分布图、销售量与售价的关系图等，初步了解了蔬菜类商品的销售特点和规律，为后续的自动定价与补货决策模型的建立提供了有益的参考。
3.2. 蔬菜品类的分布规律及相互关系
在蔬菜类商品销售数据的细致探究中，关注的是蔬菜各品类的分布规律。通过对销售数据的整理与分析，采用了SPSSPRO软件进行频数分析，以直观的方式展现了蔬菜各品类在市场中的分布规律，如图1所示。我们注意到，不同蔬菜品类之间的销售量存在显著差异，例如，花叶类蔬菜因其广泛的受众基础和较高的消费频次，其销售量在所有品类中占据领先地位。而相比之下，某些特定品类如茄类和辣椒类蔬菜，其销售量则相对较少。
Figure 1. Distribution patterns of various vegetable categories
图1. 蔬菜各品类的分布规律
为了深入理解蔬菜各品类之间的相互关系，采用皮尔逊相关系数分析，得到蔬菜各品类的热力关系，如图2所示。结果显示，某些品类之间存在显著的正相关关系，表明这些品类的销售情况往往呈现出同步增长的趋势。这种正相关关系可能源于消费者购买习惯的相似性，或是商超在陈列和促销策略上的合理安排。同时，也发现了一些品类之间存在负相关关系，这可能是由于市场竞争、季节性因素或消费者偏好的变化等原因所致。这些相互关系的分析，不仅有助于更好地理解蔬菜市场的动态变化，还为商超在制定销售策略时提供了有益的参考。
Figure 2. Thermodynamic relationship diagram of various vegetable categories
图2. 蔬菜各品类热力关系图
3.3. 蔬菜单品销售量的分布规律
在探究蔬菜类商品自动定价策略的过程中，针对商超的实际销售记录整理了每个单品在三年内的总销售量数据，这些数据构成了分析的基础。为了更直观地展现单品销售量的分布规律，采用了Matlab仿真对整理的数据进行了处理，得到了蔬菜单品销售量分布规律，如图3所示。根据实际销售记录得知，4~10月蔬菜类最为丰富，为了更具有说服力，将数据进行处理，任选一年得到一年内十二个月份单品销售量，采用仿真软件将六大品类汇总，观察其分布规律，如图4所示，通过Matlab的仿真分析，能够清晰地看到各个单品销售量的分布情况，包括哪些单品销售量较高、哪些单品销售量较低，以及销售量在不同时间段的波动情况。
Figure 3. Distribution patterns of sales volume of vegetable items
图3. 蔬菜单品销售量的分布规律
Figure 4. Distribution pattern diagram of sales volume of each category in each month
图4. 每个月份各品类销售量分布规律图
将数据导入SPSSPRO进行皮尔逊相关性的分析，得到的相关性如图5所示。通过SPSSPRO软件的皮尔逊相关系数分析，发现某些单品之间的销售量存在显著的相关性。这种相关性的存在，可能意味着这些单品在市场需求、消费群体或销售策略等方面存在一定的关联性。
Figure 5. Relationship diagram between sales volume of each vegetable item
图5. 蔬菜各单品销售量的关系图
4. 自动定价与补货决策模型的构建
4.1. 成本加成定价策略的应用
在蔬菜类商品的自动定价研究中，成本加成定价策略占据了核心地位。这一策略的实施，首先要求对蔬菜商品的成本构成有清晰的认知。成本不仅包含了进货价格，还涵盖了运输、储存、分拣、包装以及可能产生的损耗等多方面费用。在此基础上，应该为每个蔬菜商品设定了一个合理的成本加成率，以确保商超在销售过程中能够获得预期的利润。
成本加成定价法指的是每个产品价格要补偿生产和销售成本，从而得到合理回报。成本加成定价法，根据是否是新产品，有两种常用定价模型。成本加成定价法含义直观，使用简便，在定价实践中运用较为广泛。
1) X = C (1 + w)；X表示价格，C表示平均成本，w表示成本加成率。该模型适用于历史成本信息相对完整的产品定价。
2) X = C + T × r；T表示资本投资总额，r表示投资回报率。此模型主要用于新产品的定价决策，没有历史成本信息，仅有项目决策信息。在该定价模型下业务量的确定也十分重要，所以其可变形为：X = (V + F + L)/Y = b + a + L/Y。V表示变动成本，b表示单位变动成本，F表示固定成本，a表示单位固定成本，L表示目标利润，Y表示业务量即销售量，是生产能力的80%。
针对2023年7月1~7日一周内的每日优化定价策略建立模型，使得商超收益最大化：
1) 将各品类的平均价进行处理，之后采用Subplot函数得到六大类商品总价与平均价图，如图6所示。
Figure 6. Diagram of total price and average price of six categories of dishes
图6. 六大类菜品总价与平均价图
2) 此时距离需要的模型相当接近，因此通过读取数据，将编码和日期所在列的cell转为字符串，使用Unique函数获取分类的编码和日期的组合，然后对结果化矩阵进行初始化，再进行填充，接着创建一个新的包含分类编码和日期的新的表格来储存所要的结果，然后按照编码升序进行排列就可得到所需要的数据表。
3) 由于需要制定出定价的策略，不仅仅需要考虑蔬菜六大品类的批发价格，同时还需要考虑到蔬菜的平均损耗率和预期的销售量。采取“成本加成定价”的策略，通过分析每个商品的成本和预期的销售量，依据这些因素来确定一个比较合适的售价。
① 在已知成本情况下的加价：需要考虑到商品的成本和预期的销售量，可以在成本确定的情况下给出适当的售价。
② 需要考虑销售量的问题：分两种情况讨论，预期的销售量很高的商品，可以通过减少加价率的方法来增加销售量；然而预期的销售量比较低的商品，则可以通过提高加价率来增加收入。
4.2. 补货决策优化模型的设计
在商超蔬菜类商品的经营过程中，合理的补货决策对于维持库存稳定、满足消费者需求以及实现利润最大化至关重要。本研究在构建补货决策优化模型时，充分考虑了蔬菜类商品的特性和市场需求的变化。
针对2023年6月24日~30日的进货量，在假设单品最小补货量为2.5 kg的基础上，建立补货决策优化模型，以期给出2023年度销售量的精准预测，进而得到该年度每日的补货策略。
1) 经过数据预处理后，导入Matlab读取数据，使用Unique函数获取唯一的单品编码和日期组合。先初始化结果矩阵，其中每行代表一个唯一的分类编码和日期组合，再进行结果矩阵填充，创建一个包含唯一分类编码和日期的表格用来存储结果。
2) 进行预测销售量，读取数据之后对所属数据类型进行处理，先分次寻找列的缺失值和行的缺失值，之后进行异常值检测、特征值的处理，之后采取同自动定价模型的求解方法进行训练，得到对应的补货策略。
4.3. 模型求解与算法实现
由于数据来自商超实际销售记录，因此数据较多需要进行划分，根据其特征利用数据索引将所有可用数据划分为训练集、验证集和测试集。数据划分结束之后依次将训练集、验证集和测试集标准化，然后进行参数设置，采用粒子群算法迭代，并利用模拟退火算法提高算法的效率，提高寻找全局最优解的概率，随后将设计的模型进行数据训练，训练结果如图7所示，训练集全部训练结束之后，得出训练集的真实值与拟合值的关系，如图8所示，一个完整的模型在训练结果得出之后，需要进行验证，得到验证集的结果，验证真实值与拟合值的结果，如图9所示。
Figure 7. Training progress chart
图7. 训练进度图
Figure 8. Training set results
图8. 训练集结果
Figure 9. Validation set results
图9. 验证集结果
最终通过上述仿真过程，结合自身分析，得到未来一周的定价策略，如表1所示。
Table 1. Pricing strategy for the next week
表1. 未来一周定价策略
日期 |
花叶类 |
加价率 |
花菜类 |
加价率 |
水生根茎类 |
加价率 |
茄类 |
加价率 |
辣椒类 |
加价率 |
食用菌 |
加价率 |
2023/7/1 |
8.27 |
83.90 |
9.84 |
48.56 |
9.84 |
38.77 |
10.44 |
37.99 |
8.22 |
108.29 |
9.83 |
49.71 |
2023/7/2 |
8.27 |
83.91 |
9.84 |
48.52 |
9.84 |
38.74 |
10.42 |
37.97 |
8.21 |
108.31 |
9.83 |
49.66 |
2023/7/3 |
8.26 |
83.92 |
9.82 |
48.47 |
9.84 |
38.71 |
10.43 |
37.94 |
8.22 |
108.33 |
9.83 |
49.60 |
2023/7/4 |
8.26 |
83.93 |
9.84 |
48.43 |
9.84 |
38.68 |
10.42 |
37.92 |
8.22 |
108.35 |
9.83 |
49.55 |
2023/7/5 |
8.26 |
83.94 |
9.95 |
48.39 |
9.84 |
38.65 |
10.43 |
37.89 |
8.22 |
108.37 |
9.83 |
49.49 |
2023/7/6 |
8.26 |
83.95 |
9.84 |
48.34 |
9.84 |
38.62 |
10.42 |
37.87 |
8.22 |
108.38 |
9.84 |
49.44 |
2023/7/7 |
8.25 |
83.96 |
9.84 |
48.30 |
9.84 |
38.60 |
10.43 |
37.85 |
8.22 |
108.40 |
9.84 |
49.38 |
通过模拟退火算法和粒子群算法求解所建立的模型，并进行数据训练，进而得到预测销售量，从而得到补货策略，如表2所示。
Table 2. Replenishment strategy table
表2. 补货策略表
编码 |
销量 |
加价率 |
编码 |
销量 |
加价率 |
编码 |
销量 |
加价率 |
102900005115168 |
17.13 |
17.13 |
102900005116509 |
3.61 |
3.61 |
102900011030622 |
6.01 |
6.01 |
102900005115199 |
0.00 |
2.50 |
102900005116530 |
0.29 |
2.50 |
102900011030639 |
0.02 |
2.50 |
102900005115250 |
14.51 |
14.51 |
102900005116547 |
1.78 |
2.50 |
102900011030905 |
0.35 |
2.50 |
102900005115625 |
0.31 |
2.50 |
102900005116639 |
4.39 |
4.39 |
102900011030912 |
6.88 |
6.88 |
102900005115748 |
3.60 |
3.60 |
102900005116714 |
161.03 |
161.03 |
102900011030929 |
0.75 |
2.50 |
102900005115762 |
0.30 |
2.50 |
102900005116790 |
0.53 |
2.50 |
102900011031100 |
0.00 |
2.50 |
102900005115779 |
0.22 |
2.50 |
102900005116806 |
0.26 |
2.50 |
102900011031216 |
10.07 |
10.07 |
102900005115786 |
10.98 |
10.98 |
102900005116837 |
3.51 |
3.51 |
102900011031582 |
0.64 |
2.50 |
102900005115793 |
0.39 |
2.50 |
102900005116899 |
0.24 |
2.50 |
102900011031599 |
0.17 |
2.50 |
102900005115816 |
464.55 |
464.55 |
102900005116909 |
0.00 |
2.50 |
102900011031735 |
0.05 |
2.50 |
102900005115823 |
0.21 |
2.50 |
102900005116912 |
19.83 |
19.83 |
102900011031742 |
0.15 |
2.50 |
102900005115854 |
3.09 |
3.09 |
102900005116943 |
3.83 |
3.83 |
102900011031759 |
139.19 |
139.19 |
102900005115861 |
2.93 |
2.93 |
102900005117056 |
14.88 |
14.88 |
102900011031841 |
1.48 |
2.50 |
102900005115878 |
1.60 |
2.50 |
102900005117209 |
0.15 |
2.50 |
102900011031858 |
5.93 |
5.93 |
102900005115889 |
5.85 |
5.85 |
102900005117353 |
1.17 |
2.50 |
102900011031926 |
0.04 |
2.50 |
102900005115908 |
0.38 |
2.50 |
102900005117572 |
5.11 |
5.11 |
102900011031995 |
2.72 |
2.72 |
102900005115946 |
0.15 |
2.50 |
102900005117817 |
16.40 |
16.40 |
102900011032022 |
2.84 |
2.84 |
102900005115960 |
0.52 |
2.50 |
102900005117824 |
59.83 |
59.83 |
102900011032114 |
5.20 |
5.20 |
102900005115977 |
26.77 |
26.77 |
102900005117831 |
0.20 |
2.50 |
102900011032176 |
10.75 |
10.75 |
102900005115984 |
318.59 |
218.59 |
102900005117098 |
61.10 |
61.10 |
102900011032206 |
0.01 |
2.50 |
102900005116219 |
0.27 |
2.50 |
102900005117104 |
0.11 |
2.50 |
102900011032213 |
0.23 |
2.50 |
102900005116226 |
26.62 |
26.62 |
102900005117944 |
0.75 |
2.50 |
102900011032220 |
0.02 |
2.50 |
102900005116233 |
4.63 |
4.63 |
102900005117968 |
7.07 |
7.07 |
102900011032237 |
34.02 |
34.02 |
102900011008522 |
32.92 |
32.92 |
102900011022924 |
0.02 |
2.50 |
102900011032244 |
0.10 |
2.50 |
102900011008577 |
0.32 |
2.50 |
102900011023075 |
3.20 |
3.20 |
102900011032251 |
55.37 |
55.37 |
102900011008676 |
2.82 |
2.82 |
102900011023464 |
0.02 |
2.50 |
102900011032282 |
0.03 |
2.50 |
102900011009246 |
4.69 |
4.69 |
102900011023976 |
0.54 |
2.50 |
102900011032343 |
0.00 |
2.50 |
102900011009277 |
0.78 |
2.50 |
102900011024010 |
0.08 |
2.50 |
102900011032350 |
8.63 |
8.63 |
102900011009444 |
1.51 |
2.50 |
102900011026502 |
0.00 |
2.50 |
102900011032367 |
0.04 |
2.50 |
102900011009772 |
0.28 |
2.50 |
102900011026618 |
1.06 |
2.50 |
102900011032480 |
0.40 |
2.50 |
102900011009970 |
3.38 |
3.38 |
102900011026793 |
0.18 |
2.50 |
106930274220092 |
8.94 |
8.94 |
102900011010563 |
8.03 |
8.03 |
102900011027462 |
9.21 |
9.21 |
106930274620090 |
1.49 |
2.50 |
102900011010891 |
3.32 |
3.32 |
102900011027479 |
0.17 |
2.50 |
106931885000035 |
89.49 |
89.49 |
102900011011058 |
2.72 |
2.72 |
102900011027615 |
0.00 |
2.50 |
106931885000356 |
1.43 |
2.50 |
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1.86 |
2.50 |
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17.56 |
17.56 |
106949711300068 |
165.59 |
165.59 |
102900011011669 |
8.13 |
8.13 |
102900011029176 |
0.08 |
2.50 |
106949711300167 |
13.26 |
13.26 |
102900011012482 |
0.02 |
2.50 |
102900011029275 |
45.56 |
45.56 |
106949711300259 |
0.43 |
2.50 |
102900011012871 |
1.35 |
2.50 |
102900011029299 |
0.00 |
2.50 |
106956146480197 |
0.36 |
2.50 |
102900011012994 |
2.09 |
2.50 |
102900011029305 |
0.01 |
2.50 |
106956146480203 |
59.61 |
59.61 |
102900011013274 |
8.45 |
8.45 |
102900011029688 |
2.98 |
2.98 |
106957634300010 |
31.13 |
31.13 |
102900011015384 |
8.46 |
8.46 |
102900011030042 |
0.06 |
2.50 |
106957634300058 |
3.56 |
3.56 |
102900011015391 |
1.27 |
2.50 |
102900011030059 |
7.67 |
7.67 |
106958851400125 |
0.63 |
2.50 |
102900011016701 |
6.04 |
6.04 |
102900011030097 |
0.24 |
2.50 |
106971533450003 |
2.57 |
2.57 |
102900011016909 |
0.19 |
2.50 |
102900011030103 |
0.09 |
2.50 |
106971533455008 |
1.64 |
2.50 |
102900011018095 |
9.50 |
9.50 |
102900011030110 |
2.08 |
2.50 |
106971563780002 |
0.05 |
2.50 |
102900011018132 |
0.91 |
2.50 |
102900011030134 |
3.95 |
3.95 |
106972776821582 |
13.83 |
13.83 |
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2.50 |
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2.59 |
2.59 |
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0.17 |
2.50 |
102900011021675 |
4.85 |
4.85 |
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0.17 |
2.50 |
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2.04 |
2.50 |
102900011021699 |
0.03 |
2.50 |
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2.48 |
2.50 |
106930274220092 |
8.94 |
8.94 |
102900011021842 |
1.97 |
2.50 |
102900011030417 |
2.76 |
2.76 |
106930274620090 |
1.49 |
2.50 |
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2.50 |
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0.00 |
2.50 |
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89.49 |
89.49 |
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2.50 |
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1.43 |
2.50 |
102900011022849 |
0.07 |
2.50 |
102900011030615 |
10.76 |
10.76 |
106949711300068 |
165.59 |
165.59 |
102900011030622 |
6.01 |
6.01 |
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5.57 |
5.57 |
106949711300167 |
13.26 |
13.26 |
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0.02 |
2.50 |
102900011032619 |
18.84 |
18.84 |
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2.50 |
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2.50 |
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2.50 |
102900011030912 |
6.88 |
6.88 |
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2.50 |
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59.61 |
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2.50 |
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44.26 |
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31.13 |
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2.50 |
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3.56 |
102900011031216 |
10.07 |
10.07 |
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2.50 |
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2.50 |
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2.50 |
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2.57 |
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2.50 |
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35.83 |
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2.50 |
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2.50 |
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355.74 |
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2.50 |
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13.83 |
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139.19 |
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2.50 |
106973223300667 |
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2.50 |
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2.50 |
102900011033351 |
0.04 |
2.50 |
106973990980123 |
2.04 |
2.50 |
5. 结论
本文使用Matlab通过数据预处理、优化模型构建，对蔬菜类商品的自动定价与补货决策进行了优化研究，运用统计分析方法，揭示了蔬菜类商品销售量的分布规律及各品类间的相互关系，为精准定价与补货提供数据支持。同时，通过选取实际商超的实际销售数据，基于成本加成定价理论，结合蔬菜类商品的进货成本、损耗率及预期销售量等因素，构建了蔬菜类商品的成本加成定价模型，通过模拟退火算法和粒子种群算法优化，得到最终的优化定价策略，以期在满足商超利润最大化的同时，也能更好地满足消费者的需求。本研究还运用了时间序列预测、智能优化算法等技术，对蔬菜类商品的补货量进行精准预测与优化，以降低库存成本、提高库存周转率。为商超提供一种科学、高效的蔬菜类商品自动定价与补货决策方案。
基金项目
辽宁科技大学大学生创新创业训练计划专项经费资助(X20251014600XX)。