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按题型、模型和关键词找相近题目。先看它用了什么模型，再决定自己怎么做。
以下内容均为 Demo / 示例数据，用于学习流程演示，不是真实获奖论文。
共 10 篇示例论文 · 第 1/1 页
核心模型：整数规划 / 线性规划
关键词：最优 / 资源配置
适合学习：★★★★☆
中西部县域背景下的优化题：用 lp / ip 完成「生产线班次与原料配置」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：熵权法 / 线性规划
关键词：评价 / 最优
适合学习：★★★★★
沿海城市背景下的综合类题：用 entropy / lp 完成「公共自行车投放综合评价与优化」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：目标规划 / 线性规划
关键词：多目标 / 规划
适合学习：★★★☆☆
沿海城市背景下的优化题：用 goal-programming / lp 完成「财政资金多目标分配」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：K-Means / 线性规划
关键词：分群 / 优化
沿海城市背景下的综合类题：用 kmeans / lp 完成「客户分群后的库存优化」，重点练该题型的标准写法。
中西部县域背景下的综合类题：用 entropy / lp 完成「公共自行车投放综合评价与优化」，重点练该题型的标准写法。
中西部县域背景下的优化题：用 goal-programming / lp 完成「财政资金多目标分配」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：差分进化 / 非线性规划
关键词：参数 / 连续
沿海城市背景下的优化题：用 de / nlp 完成「反应过程参数差分进化」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：指数平滑 / 线性规划 / 回归预测
关键词：销量 / 预测 / 库存 / 回归
用回归解释销量影响因素，用指数平滑给出短期预测，再讨论库存上下限。
沿海城市背景下的优化题：用 lp / ip 完成「生产线班次与原料配置」，重点练该题型的标准写法。
中西部县域背景下的优化题：用 de / nlp 完成「反应过程参数差分进化」，重点练该题型的标准写法。