基于BILSTM预测模型与多元非线性规划的商超收益最大化问题研究

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中文摘要：生鲜产品由于不易储存的特点导致销售时间非常短暂,因此生鲜超市如何根据历史销售情况对未来生鲜产品进行定价和补货策略成为非常重要的研究课题.本文以 2023 年高教社杯全国大学生数学建模比赛C题为例,通过建立幂函数回归模型,描述各蔬菜品类销售量与成本加成定价的关系,并建立BILSTM模型对各蔬菜品类成本价进行预测,基于蔬菜预测成本价和销售量与销售价格的关系表达式,以超市收益最大化为目标函数,以各蔬菜品类的销售价格为决策变量,建立多元非线性规划模型,并采用遗传算法对上述问题进行求解.得出商超实现收益最大化时的产品定价和补货策略.研究成果将对生鲜产品定价和补货策略及复杂多元非线性规划模型的求解提供技术支撑.

作者：

张子涧、朱红萍、宋诗语、王凡

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作者单位：

山东第一医科大学,山东济南 253000

关键词：

BILSTM预测模型幂函数回归模型非线性规划模型

出版年：

2024

全国流通经济

中华全国商业信息中心

全国流通经济

影响因子：0.136

ISSN：2096-3157

年,卷(期)：2024.(21)