生鲜商超蔬菜类商品智能补货与定价策略

背景

生鲜商超中，蔬菜类商品因其保鲜期短、品相易受时间影响等特点，对补货和定价策略提出了较高要求。如何根据历史销售数据、市场需求和供应情况，制定科学合理的补货计划和定价策略，在尽量满足市场需求的同时最大化商超收益，成为亟待解决的问题。

问题描述

针对蔬菜类商品销售空间有限的现状，假设商超希望将可售单品种类数控制在27-33个，且各单品订购量满足最小陈列量2.5千克的要求。请根据2023年6月24-30日的可售品种及附件数据，制定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，使得商超收益最大化。

数据说明

附件1.xlsx：单品编码、单品名称、分类编码、分类名称、损耗率(%)* 附件2.xlsx：销售日期、扫码销售时间、单品编码、销量(千克)、销售单价(元/千克)、销售类型、是否打折销售* 附件3.xlsx：日期、单品编码、批发价格(元/千克)

模型建立

目标函数： 最大化商超收益

收益 = ∑(xᵢ * pᵢ * (1 - 损耗率ᵢ) - xᵢ * 批发价格ᵢ)

其中：* xᵢ：单品 i 的补货量* pᵢ：单品 i 的定价* 损耗率ᵢ：单品 i 的损耗率* 批发价格ᵢ：单品 i 的批发价格

约束条件：

可售单品种类数控制在 27-33 个： ∑xᵢ >= 27 ∑xᵢ <= 33* 各单品订购量满足最小陈列量 2.5 千克： xᵢ >= 2.5, i = 1, 2, ..., n* 满足市场对各品类蔬菜商品需求： ∑xᵢ * (1 - 损耗率ᵢ) >= 销售量ᵢ, i = 1, 2, ..., n* 定价策略：采用'成本加成定价'法 pᵢ = 批发价格ᵢ * (1 + 成本加成率)

模型求解

利用 Python 中的 Scipy 库，可以调用线性规划函数 linprog() 求解该模型。

**代码示例:**pythonimport numpy as npfrom scipy.optimize import linprog

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结论

通过建立数学模型并利用线性规划方法求解，可以得到7月1日各蔬菜单品的最佳补货量和定价策略，帮助商超在有限的销售空间内，最大限度地满足市场需求并提高收益。