import pandas as pd import random import math

读取数据

data = pd.read_csv('data5.csv')

获取所有的分类名称

categories = data['分类名称'].unique()

定义单品利润字典

profits = {}

定义销量字典

sales = {}

计算每个单品的利润率和销量

for category in categories: category_data = data[data['分类名称'] == category] for index, row in category_data.iterrows(): profit_rate = (row['成本加成定价'] - row['批发价格']) * (1 - row['单品损耗'] * 0.01) if row['单品名称'] in profits: profits[row['单品名称']] += profit_rate * row['销量'] sales[row['单品名称']] += row['销量'] else: profits[row['单品名称']] = profit_rate * row['销量'] sales[row['单品名称']] = row['销量']

定义目标函数，即总利润

def objective_function(solution): total_profit = 0 for item in solution: total_profit += profits[item] return total_profit

定义约束函数，即每天单品销售种类在27到33种

def constraint_function(solution): if len(set(solution)) >= 27 and len(set(solution)) <= 33: return True else: return False

模拟退火算法

def simulated_annealing(): # 初始化解 current_solution = random.sample(list(profits.keys()), 33) best_solution = current_solution.copy() best_profit = objective_function(best_solution)

# 初始化参数
temperature = 100
cooling_rate = 0.99

# 迭代优化
while temperature > 0.1:
    # 随机交换两个单品
    new_solution = current_solution.copy()
    index1 = random.randint(0, 32)
    index2 = random.randint(0, 32)
    new_solution[index1], new_solution[index2] = new_solution[index2], new_solution[index1]

    # 计算新解的目标函数值
    new_profit = objective_function(new_solution)

    # 判断是否接受新解
    if new_profit > best_profit or math.exp((new_profit - best_profit) / temperature) > random.random():
        current_solution = new_solution.copy()
        best_solution = new_solution.copy()
        best_profit = new_profit

    # 降低温度
    temperature *= cooling_rate

return best_solution, best_profit

进行优化

best_solution, best_profit = simulated_annealing()

输出最优解和总利润

print('最优解：', best_solution) print('总利润：', best_profit)

输出最优解对应的销量

for item in best_solution: print('单品名称：', item) print('销量：', sales[item])

描述算法内容：该算法使用模拟退火算法进行优化。首先，根据给定的数据，计算每个单品的利润率和销量。然后，定义目标函数为总利润，约束函数为每天单品销售种类在27到33种。

接下来，使用模拟退火算法进行优化。首先，随机生成一个解作为初始解，并将其设为当前解和最优解。然后，初始化温度和冷却率。在迭代过程中，随机交换当前解中的两个单品，计算新解的目标函数值。根据一定的概率接受新解，更新当前解和最优解。最后，降低温度，继续迭代，直到温度降低到一定程度。

最后，输出最优解和总利润，并输出最优解对应的销量。

该算法的优点是可以找到一个接近最优解的解，并且可以处理约束条件。缺点是可能陷入局部最优解，因为在一定的概率下接受了较差的解。为了提高算法的效果，可以调整参数，如初始温度、冷却率等，或者尝试其他优化算法。