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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 25 篇示例论文 · 第 1/3 页
核心模型：遗传算法 / 模拟退火
关键词：调度 / 路径
适合学习：★★★★★
沿海城市背景下的优化题：用 ga / sa 完成「共享单车调度方案」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：遗传算法 / 粒子群
关键词：寻优 / 权重
中西部县域背景下的优化题：用 pso / ga 完成「评价权重粒子群寻优」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：蚁群算法 / TSP
关键词：路径 / 启发式
适合学习：★★★★☆
沿海城市背景下的优化题：用 aco / tsp 完成「快递末端路径蚁群求解」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：整数规划 / 线性规划
关键词：最优 / 资源配置
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：指派问题 / 匈牙利算法
关键词：指派 / 匹配
适合学习：★★★☆☆
中西部县域背景下的优化题：用 assignment / hungarian 完成「志愿者与岗位最优匹配」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：遗传算法 / 整数规划 / 最短路径
关键词：优化 / 路径 / 调度 / 资源配置
先用整数规划决定建哪些仓，再用最短路/启发式求配送路线。
核心模型：NSGA-II / TOPSIS
关键词：帕累托 / 多目标
沿海城市背景下的优化题：用 nsga2 / topsis 完成「减排与增长的帕累托方案集」，重点练该题型的标准写法。
中西部县域背景下的优化题：用 ga / sa 完成「共享单车调度方案」，重点练该题型的标准写法。
中西部县域背景下的优化题：用 aco / tsp 完成「快递末端路径蚁群求解」，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
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。
中西部县域背景下的优化题：用 nsga2 / topsis 完成「减排与增长的帕累托方案集」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：动态规划 / 整数规划
关键词：阶段 / 分配
沿海城市背景下的优化题：用 dp / ip 完成「多阶段应急物资分配」，重点练该题型的标准写法。