蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题的研究

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1 论文标题：蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题的研究

2 作者信息：李宗友, 徐浩然, 李秉庚, 于昆平：沈阳航空航天大学航空宇航学院，辽宁 沈阳；赵晓丽：沈阳航空航天大学理学院，辽宁 沈阳；马涔绮：沈阳航空航天大学人工智能学院，辽宁 沈阳

3 出处和链接：李宗友, 赵晓丽, 马涔绮, 徐浩然, 李秉庚, 于昆平. 蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题的研究[J]. 应用数学进展, 2023, 12(11): 4539-4553. https://doi.org/10.12677/AAM.2023.1211445

4 摘要：蔬菜类商品的销售与时间息息相关，于是合理的销售组合对于蔬菜商品来说非常重要。本文为了得到合理的蔬菜商品的自动定价与补货模型，根据一批蔬菜商品销售数据中各商品的历史销售和需求情况，对接下来的蔬菜类商品销售情况进行预测和分析，基于Apriori算法进行关联规则挖掘，筛选出了符合蔬菜销售季节性要求、此时间段内可以销售的蔬菜商品，接着用ARIMA模型进行时间序列预测。在此基础上通过需求价格弹性模型建立了定价模型，得到了需求量变化和价格变化之间的关系。最后用粒子群寻优算法进行寻优求解，寻找收益最大值，得到了接下来一周在售的所有蔬菜的补货计划以及定价方案并且通过计算得到了最优方案收益。通过综合论证影响蔬菜商品的不同的因素，得出了竞争关系、用户反馈与历史需求等数据对商超蔬菜商品补货和定价决策的影响更大并分析了对其具体影响有哪些，由此可以更加合理和精准的制定补货和定价策略。

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关键词：Apriori算法 Apriori ARIMA模型 关联规则挖掘 Priori