基于模拟退火算法的蔬菜进货策略优化

本研究首先通过筛选出2023年6月24-30日可售品种的数据，将数据量减少到49种单品，以方便后期的数据处理和减少不相关数据的干扰。然后，考虑到时间久远的数据对于预测的参考价值有限，同时7月1日的销售量和收益与6月24-30日高度相关，因此选择27-33个单品进行进货，且进货量要大于2.5Kg，并满足各个品类蔬菜的要求。为了解决这个问题，我们采用模拟退火算法进行优化。通过计算每个单品的利润率和销量，将总利润作为目标函数，每天单品销售种类在27到33种作为约束函数。然后，使用模拟退火算法随机生成初始解，并通过随机交换两个单品来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，通过降低温度来继续迭代，直到温度降低到一定程度。最终，输出最优解和总利润，并给出最优解对应的销量。这个研究的目标是优化进货策略，以最大化利润并满足销售要求。