基于模拟退火算法的蔬菜进货优化研究

本文基于2023年6月24日至30日的销售数据，研究蔬菜进货优化问题。考虑到数据时效性，我们筛选出可售的49种单品进行分析。为简化问题，我们限定进货种类为27-33种，且每种进货量大于2.5Kg，并需满足各类蔬菜的需求。

研究首先计算了每种单品的利润率和销量。随后，以总利润为目标函数，以每天销售种类为约束条件，利用模拟退火算法进行求解。算法从一个随机生成的初始解开始，通过不断迭代，寻找最优解。每次迭代中，算法会随机交换当前解中的两个单品，并根据一定的概率接受新解。最终，算法输出最优进货方案、对应的总利润以及销量预测。

本研究有效简化了蔬菜进货问题的复杂性，并提供了一种基于数据分析的优化方案，具有一定的实际应用价值。