探索建模新可能：MathModelAgent 助力 AI 自动生成获奖级数学建模论文

MathModelAgent 的核心能力

MathModelAgent 作为 AI 驱动的数学建模工具，其核心在于整合算法库、数据预处理模块和论文生成框架。系统通过自然语言处理解析赛题需求，自动匹配聚类分析、时间序列预测或优化算法等模型，并生成完整论文结构。

自动化建模流程

用户输入赛题描述后，工具会分解问题类型（如预测类、评价类或优化类）。针对预测问题，自动调用 ARIMA、LSTM 或 Prophet 等模型进行对比实验；对于评价问题，则采用层次分析法（AHP）或熵权法计算指标权重。所有结果均以动态可视化呈现。

论文生成技术特点

系统内置 LaTeX 模板引擎，能自动生成包含问题重述、模型假设、符号说明的标准化章节。特别在模型建立部分，会插入数学公式推导过程： $$ \min_{x \in \mathbb{R}^n} f(x) \quad \text{s.t.} \quad g_i(x) \leq 0, i=1,...,m $$ 同时附带灵敏度分析和模型检验模块，确保论文达到国赛评审要求的严谨性。

实际应用案例验证

在 2023 年长三角数学建模竞赛中，使用该工具生成的论文在 72 小时内完成了光伏发电优化问题求解。系统自动生成的动态规划模型和遗传算法对比方案，帮助参赛队获得了赛区一等奖。关键优势体现在误差分析表格的自动生成和参考文献的智能匹配。

使用建议与优化方向

建议用户优先提供清晰的问题边界条件，并人工校验模型假设的合理性。当前版本在创新性论证方面仍需人工补充，但已能处理 80% 的标准化建模流程。未来版本计划加入多智能体协作机制，实现跨模型的知识迁移。