Interpretación de las reglas de evaluación para la Competencia Nacional de Modelado Matemático de la Copa de la Sociedad de Educación Superior 2023 (con establecimiento de puntaje)

Reglas de evaluación de la pregunta C del Concurso Nacional de Modelado Matemático de Pregrado 2023

Los resultados de la puntuación son solo de referencia.

80+ puntos, estable en el país

65 puntos Premio Nacional (70 puntos seguros)

60-50 minutos Shoichi-Shoji

50-40 minutos Shoji-Shozo

Premios para puntuaciones superiores a 40

1. Impresión general (10 puntos) : No hay puntuación inicial. Basado en la racionalidad de los supuestos, la estandarización del trabajo, las características y la innovación del modelado (la aplicación de modelos y métodos creativos, conclusiones razonables).

Revisión de problemas, análisis de problemas, supuestos del modelo, descripción de símbolos, evaluación del modelo, referencias, apéndice

(a partir de 6 puntos)

2. Pregunta 1 : 20 puntos

Manejo de valores atípicos (5 puntos) 0-5 puntos

Distribución del tiempo (5 puntos) 0-5 puntos

Análisis de correlación (10 puntos)

Principios (0-2 puntos), modelos y métodos de solución (0-5 puntos), resultados y pruebas (0-3 puntos).

Condiciones para utilizar el modelo.

3. Pregunta 2: 25 puntos

Relación  10 puntos

Cualitativo (3 minutos) Cuantitativo (7-10 minutos)

Las relaciones funcionales comienzan con 6 puntos.

Optimizar modelo 15 puntos.

Principios (0-3 puntos), modelos y métodos y algoritmos de solución (0-7 puntos), resultados y pruebas (0-5 puntos).

4. Pregunta 3: 25 puntos

Establecer la gama total de productos disponibles para la venta  (5 puntos)

Modelo de optimización  (20 puntos)

Principios (0-3 puntos), modelos y métodos y algoritmos de solución (0-7 puntos), resultados y pruebas (0-5 puntos).

Restricciones

5. Pregunta 4: 10 puntos

Nuevos datos recogidos + justificación (8 puntos) + viabilidad (2 puntos)

6. Inspección de resultados de pruebas del modelo y análisis de sensibilidad (10 puntos)

A partir de 5 minutos

Nota: No se deje engañar, preste atención a los artículos con métodos innovadores y aplicaciones de modelos.

Este tema analiza los datos de ventas de productos vegetales, estudia los patrones de distribución y las interrelaciones de diferentes categorías y ventas de productos individuales, formula estrategias de reabastecimiento y precios para productos vegetales y explora planes combinados de optimización de productos individuales bajo limitaciones de espacio. El volumen de ventas de productos y el precio pueden estar relacionados, y un análisis confiable de la demanda es la base para formular estrategias de reabastecimiento y precios.

Pregunta 1 Al analizar los patrones de distribución y las interrelaciones del volumen de ventas, se deben hacer consideraciones clave:

(1) Se deben manejar datos y situaciones anormales como descuentos, devoluciones y artículos no vendidos.

(2) Al estudiar la distribución y los patrones de cambio de categorías y productos individuales, se deben considerar los efectos del tiempo.

(3) En el análisis de correlación de las ventas por categorías y productos individuales, se deben considerar las condiciones para utilizar el método de análisis de correlación. Se debe fomentar la discusión sobre los tipos de distribución de categorías o artículos.

(4) No basta con realizar simples estadísticas descriptivas y presentaciones visuales.

Pregunta 2: Establecer y resolver el modelo de estrategia de precios y cantidad de reposición basado en el principio de maximizar el rendimiento, que debe considerarse particularmente ;

(1) Analizar si existe correlación entre el volumen de ventas, el volumen de reposición y el precio de cada categoría desde aspectos tanto cualitativos como cuantitativos; en su caso, se deberá establecer un modelo de relación cuantitativa.

(2) Es una buena manera de considerar la interdependencia entre la cantidad de reposición y el precio desde una perspectiva de mecanismo.

(3) Se deben considerar los factores temporales de los datos, como la estacionalidad, la periodicidad, los días festivos, las tendencias, etc.

(4) Se deben proporcionar resultados específicos del volumen de reabastecimiento y precios para cada categoría en la próxima semana, y se debe reflejar la diferencia entre días hábiles y fines de semana.

Pregunta 3 Al establecer un modelo único de selección de ventas de productos en cada categoría, se deben realizar consideraciones clave:

(1) Determine los productos individuales sustituibles o complementarios en cada categoría. Por ejemplo, puede clasificar los productos individuales en cada categoría de cristal mediante análisis de correlación.

(2) Partiendo de la premisa de considerar la sustituibilidad y complementariedad de productos individuales, se proporciona un método cuantitativo para la diversidad de variedades de productos para satisfacer las limitaciones de la demanda de productos básicos y la diversidad de variedades.

(3) La solución a la pregunta 3 puede basarse en el modelo y método de la pregunta 2, pero debe aclararse la diferencia entre la toma de decisiones por categoría y por producto único.

(4) Fomentar la comparación de resultados bajo diferentes modelos o esquemas de optimización.

Pregunta 4 Al discutir los objetos de la recopilación de datos, se deben hacer consideraciones clave:

(1) Dar sugerencias para recopilar nuevos datos, como datos comerciales (volumen de reabastecimiento diario, tabla de inventario, tasa de pérdida diaria, etc.),

Datos externos (clima, etc.), datos de consumidores, etc., y explicar los motivos (cómo utilizar nuevos datos para mejorar el modelo).

(2) Analizar la viabilidad, la economía y otros factores de la recopilación de datos.

Nota:

(1) En las preguntas 2 y 3, se recomienda considerar razonablemente la relación de acoplamiento entre la cantidad de reabastecimiento y el precio y resolverlas simultáneamente.

(2) Dado que se desconoce el precio mayorista de los bienes durante el período de pronóstico, el precio de los bienes debe centrarse en la tasa de margen de costo.

(3) Dado que se desconoce el volumen de reposición histórico, es un enfoque factible utilizar la tasa de pérdida para estimar el volumen de reposición histórico. Para manejar la pérdida de categorías, se pueden utilizar de manera integral el volumen histórico de ventas y la tasa de pérdida de un solo producto.

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