MathModelAgent 的核心功能

MathModelAgent 是一款专为数学建模竞赛设计的 AI 工具，能够自动化完成模型构建、算法选择、论文生成等核心流程。其独特优势在于结合了数学建模领域的专业知识和大型语言模型的生成能力，可输出符合竞赛评审标准的论文框架与内容。

该工具支持多类常见建模问题，包括优化模型、预测模型、评价模型等。用户仅需输入赛题数据和基础要求，系统即可自动匹配适用算法，并生成包含问题重述、模型假设、符号说明、求解过程在内的完整论文模块。

自动化建模流程解析

MathModelAgent 的工作流程分为三个关键阶段：问题解析阶段通过自然语言处理技术提取赛题核心要素；模型构建阶段基于知识库中的数百种算法案例进行智能匹配；论文生成阶段采用结构化模板填充技术输出格式规范的文档。

在 2023 年部分高校的模拟测试中，使用该工具辅助完成的论文在美赛 MCM/ICM 中获得 H 奖及以上占比达 67%。其特色功能包括 LaTeX 公式自动转换、动态可视化图表生成、多版本论文对比优化等。

效率提升的实测数据

对比传统建模方式，MathModelAgent 可缩短 40% 以上的基础工作时间。在数据处理环节，内置的 Pandas 接口能快速完成数据清洗：

# 数据清洗示例代码
import pandas as pd
def data_cleaning(df):
    df = df.drop_duplicates()
    df.fillna(method='ffill', inplace=True)
    return df.apply(lambda x: x*2 if x.name in ['col1','col2'] else x)

对于典型的三维优化问题，工具可自动生成 LINGO 求解代码：

model:
sets:
   nodes/1..3/;
   links(nodes,nodes):d,x;
endsets
data:
   d = 0 2 3
       2 0 1
       3 1 0;
enddata
min=@sum(links(i,j):d(i,j)*x(i,j));
@for(nodes(i):@sum(nodes(j):x(i,j))=1);
end

创新性功能亮点

工具包含智能查重系统，可检测模型思路的相似度；支持多语言输出，满足国际赛事需求；提供历史优秀论文案例库，包含近五年国赛、美赛特等奖论文的解析注释。其算法库持续更新，目前已集成 200+ 种经典算法和 50+ 前沿方法的实现代码。

对于非结构化问题，系统会启动混合整数规划（MIP）模块进行求解。在资源分配问题中，典型的效率优化模型表现为：

$$ \begin{aligned} &\max \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^m p_{ij}x_{ij}\ &\text{s.t.} \quad \sum_{j=1}^m x_{ij} \leq 1 \quad \forall i\ &\qquad \sum_{i=1}^n r_{ik}x_{ij} \leq R_k \quad \forall j,k \end{aligned} $$

使用建议与注意事项

建议团队使用时保留人工校验环节，特别关注模型假设的合理性。工具提供的智能评分系统可对论文完成度、创新性、规范性三个维度进行预评估，帮助用户定位改进方向。

需要注意的是，完全依赖自动化工具可能影响评委对原创性的评判。最佳实践方案是将其作为效率工具使用，核心思路和创新点仍需人工设计。系统生成的图表建议使用 Origin 或 MATLAB 进行二次美化，以提升可视化效果。