为了解决这个问题，我们需要首先收集各蔬菜品类的销售总量和成本加成定价的数据。假设我们已经有了这些数据，我们可以使用线性回归模型来分析销售总量与成本加成定价之间的关系。然后，我们可以根据这个关系来预测未来一周的日补货总量和定价策略，以使商超收益最大。

1. 收集数据：首先，我们需要收集各蔬菜品类的销售总量(T)和成本加成定价(P)的数据。这些数据可以从历史记录中获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
3. 建立线性回归模型：使用最小二乘法或其他回归方法，建立销售总量(T)与成本加成定价(P)之间的线性回归模型。
4. 参数估计：根据收集到的数据，计算回归模型的斜率(b1)和截距(b0)。
5. 模型评估：评估回归模型的拟合效果，如R-squared、均方误差(MSE)等。
6. 预测未来一周的日补货总量和定价策略：使用回归模型预测未来一周各蔬菜品类的销售总量，然后根据预测的销售总量和成本加成定价来计算日补货总量和定价策略。
7. 优化商超收益：通过调整日补货总量和定价策略，使得商超收益最大。这可以通过比较不同策略下的收益来进行优化。

需要注意的是，这个问题涉及到多个因素，如销售量、成本、竞争环境等，因此在实际操作中需要综合考虑这些因素。此外，由于缺乏具体的数据，我们无法给出具体的解答过程。但是，以上步骤提供了一个解决这个问题的基本框架。