基于模拟退火算法的蔬菜进货策略优化

本研究旨在优化2023年6月24-30日的蔬菜进货策略，以提高经营效益。首先，我们筛选出该时间段内可售的49种单品蔬菜，并删除了时间久远及不相关的数据，以便简化数据处理。

考虑到数据相关性和实际操作性，我们计划从这49种单品种选择27-33种进行进货，每种进货量大于2.5Kg，并满足各类蔬菜的需求。

为了确定最佳进货组合，我们首先根据历史数据计算每个单品的利润率和销量。然后，我们定义了一个目标函数，即总利润，并设置了约束条件，将每天销售的蔬菜种类限制在27到33种之间。

利用模拟退火算法，我们对进货策略进行优化。该算法从一个随机生成的初始解开始，通过迭代地交换解中的单品并计算新解的目标函数值来寻找最优解。在迭代过程中，算法以一定的概率接受新解，并逐步降低温度参数，最终收敛到一个近似最优解。

最终，我们得到了最优的进货组合以及相应的总利润和销量。本研究结果可为蔬菜进货决策提供参考，并为提高经营效益提供支持。