数学建模竞赛(国赛/CUMCM,48 小时出完整论文)中学生团队常卡在「解析→建模→求解→写作」的衔接上,且论文数字常与实际计算脱节。本项目把全流程自动化,并保证论文中每个数字都来自真实执行的求解结果,已实际辅助数模国赛产出获奖论文。
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数学建模竞赛(国赛/CUMCM,48 小时出完整论文)中学生团队常卡在「解析→建模→求解→写作」的衔接上,且论文数字常与实际计算脱节。本项目把全流程自动化,并保证论文中每个数字都来自真实执行的求解结果,已实际辅助数模国赛产出获奖论文。
题目解析→数据画像→模型推荐→代码生成与真实求解→敏感性分析→国赛范式论文自动撰写→质量审计的全流程闭环。内置 10+ 类可执行模型模板:线性/整数规划(两阶段单纯形+分支定界)、灰色预测 GM(1,1)、回归、TOPSIS/熵权法、KMeans、PCA;CSV/TXT 自动编码探测与异常值分析;论文按国赛优秀结构生成(Markdown+DOCX),质量审计核验「结论可溯源、图表存在、结构完整」;关键步骤设检查点暂停待人工确认并支持断点续跑;OpenAI 兼容 LLM 可增强,未配置时内置规则引擎离线可运行;提供 CLI、Web 界面、HTTP API 三种接口。纯 Python 标准库实现,零第三方依赖。
我独立完成从规则引擎到论文生成器的全部代码。技术栈纯 Python 标准库(含零依赖 Web 服务);亮点:论文数字 100% 溯源到真实求解输出,关键步骤设检查点人工确认;难点:零第三方依赖下手写两阶段单纯形与分支定界算法、手工生成 DOCX。



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