商超蔬菜补货计划与定价策略优化：基于全局优化算法的解决方案

问题分析: 商超希望在满足市场需求的前提下，通过制定单品的补货计划和定价策略，使得收益最大化。具体要求如下：

可售单品总数控制在27-33个。
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。

思路:

首先根据附件2的数据，按天对单品蔬菜进行汇总。然后将每个单品蔬菜数据进行分离，然后进行时序预测。将结果小于2.5kg的剔除
对剩下的数据进行建模。使用随机生成的进货策略，计算每种策略所能获得的总利润，并找到使总利润最大化的进货策略和对应的销售价格。一句话概括就会暴力求解
下面是对相关代码的讲解使用了全局优化算法来确定最佳的进货量和销售价格策略。具体步骤如下：

代码实现:

# 初始化变量
S_profit = 0
purchase_strategy = []
sales_price = []

# 全局优化迭代
for i in range(1000):
    # 生成随机进货量策略
    lst = [0] * 49
    while sum(lst) < 27 or sum(lst) > 33:
        lst = [0] * 49
        for j in range(27, 34):
            lst[random.randint(0, 48)] = 1

    # 计算进货量和损耗量
    num_lst = np.multiply(lst, daily_sales_predict['进货量']) 
    cost_lst = np.multiply(lst, daily_sales_predict['平均损耗率'])

    # 筛选数据并计算统计信息
    filtered_df = daily_sales_predict[lst == 1]
    num_veg = len(set(filtered_df['分类名称']))
    num_veg_1 = len(set(filtered_df['单品名称']))

    # 计算成本、进货价格和销售价格
    p_lst = np.multiply(num_lst, daily_sales_predict['批发价格'])
    price_lst = np.multiply(lst, daily_sales_predict['销售单价(元/千克)'])

    # 计算销售量和实际销售量
    sale_lst = np.multiply(lst, daily_sales_predict['预测需求'])
    actually_sale = np.minimum(sale_lst, daily_sales_predict['最大销售量'])

    # 计算利润
    profit_lst = actually_sale * price_lst - p_lst

    # 计算总利润
    s_profit = np.sum(profit_lst) + 5 * num_veg + 5 * num_veg_1

    # 更新最大利润和策略
    if s_profit > S_profit:
        S_profit = s_profit
        purchase_strategy = num_lst
        sales_price = price_lst

# 结构化存储进货量和销售价格策略
purchase_strategy_df = pd.DataFrame(columns=['单品名称', '进货量'])
purchase_strategy_df['单品名称'] = daily_sales_predict['单品名称']
purchase_strategy_df['进货量'] = purchase_strategy

sales_price_df = pd.DataFrame(columns=['单品名称', '销售价格'])
sales_price_df['单品名称'] = daily_sales_predict['单品名称']
sales_price_df['销售价格'] = sales_price

print('最佳进货量策略：')
print(purchase_strategy_df)
print('最佳销售价格策略：')
print(sales_price_df)

结果分析: 通过上述代码，我们可以得到最佳的进货量和销售价格策略，从而实现商超收益最大化。最终结果以结构化的方式存储在purchase_strategy_df和sales_price_df两个DataFrame中。

总结: 本文探讨了商超在销售空间有限的情况下，如何制定单品蔬菜的补货计划和定价策略，以实现收益最大化。利用全局优化算法，通过随机生成进货策略并计算每种策略的总利润，找到最优的进货量和销售价格，并以结构化的方式存储结果。该方法可以有效地解决商超在补货和定价方面面临的难题，帮助商超提升经营效率和盈利能力。