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蔬菜类商品的自动定价与补货决策

[摘 要] 蔬菜商品的补货与自动定价决策问题已被广泛研究。为了找到最优的补货和定价策略，本文采用了聚类分析、斯皮尔曼相关分析、时间序列、规划模型和粒子群算法等多种数值计算方法。通过对实际市场数据的处理和分析，识别了关键的市场需求和价格影响因素，并构建了相应的数学模型。利用规划模型和粒子群算法，对模型进行优化求解，得到了在不同条件下的最优补货和定价策略。这些策略在蔬菜商品的补货和定价决策中具有重要应用价值，为蔬菜零售商制定科学的管理策略提供了理论依据和
实践指导。

[关键词] 聚类分析；斯皮尔曼相关分析；时间序列；规划模型；粒子群算法

1 引 言

中国是农业大国，蔬菜的供给水平及其价格水平，对我国的经济发展和人民的健康状况具有重要影响。零售市场竞争激烈，尤其是在生鲜超市和农贸市场中，由于蔬菜商品具有明显的季节性、保鲜期短、易损耗等特点，高效的补货和定价策略是保持竞争力的关键。在实际的售卖过程中，由于蔬菜类商品具有易腐性，季节性和随机性的特点，保鲜期较短，质量和品相等因素会随销售时间的增加而变差，如若蔬菜当日没有卖出，隔日便无法销售，故对于蔬菜销售方来说，需要
迅速响应市场需求变化，准确预测销售量并据此做出合理的补货安排，以避免过量库