1.前言
优化问题是我们在数学建模里面最经常遇到的这个问题之一，基本上在各大数学建模比赛里面都有优化问题的身影，每年的国赛更是无一例外；
我找到了下面的几个例子：2024年的国赛C题，农作物的种植策略的优化问题
2023国赛C题：蔬菜的定价和销售的问题
2021年国赛C题：生产的原材料订购和运输的问题
除了2022年的C题考察的是这个玻璃的分类和成分分析，其他几年的这个题目里面都是可以看到这个优化问题的身影的；
这两天我试用了杉数科技开发的大语言模型教学平台colormind（https://colormind-edu.d2d.ai/），感觉非常棒，推荐给大家。
我喜欢这个平台最重要的一点是：AI大模型+数学建模+国产求解器。
具体而言就是你在这个平台上可以借助专有的大语言模型将问题结构化（数学建模），使用国产求解器（COPT,性能世界前二)求解和分析。
接下来我将使用妈妈杯的最新题目，也就是今年的妈妈杯B题关于这个城镇的搬迁问题进行演示如何使用该平台助力数学建模；
2.演示流程
2.1需求分析
这个平台会帮助你进行需求的拆解，你也可看看这个拆解的需求是不是符合你的要求，选择弃用，或者是继续进行数学建模；
右下角的这个就是这个平台的大模型，你可以在他输出结果的基础上，选择继续梳理，或者是弃用，重新生成，都是可以的，没有问题的话就可以直接开始进行建模了；
2.2开始建模
在这个部分我们的这个平台会根据上一步骤里面的这个需求分析的结果准备好这个建模的提示词，而且是结构化的提示词，经常使用AI工具的小伙伴应该知道这个结构化的提示词的重要性，简单说就是markdown格式的提示词，结构明确，我们的这个ai输出的结果会更加理想；
顺便看一下这个结构化提示词里面的这个决策变量和具体的参数，这个总结的还是很不错的：
下面的这个就是具体的建模情况，给出来具体的这个约束条件的表示和目标函数的求解方式;
没问题的话，我们直接选择应用：
这个时候就会在右边看到这个具体的内容，方便下一步的求解；
对于上面的这个生成的结果里面，大家觉得不合适的，以及想要添加修改的，都是支持的：进行添加，编辑，删除即可；
2.3生成代码
模型没问题，我们就可以点击下一步，点击生成代码，就会在这个聊天框里面输出这个相关的代码：
代码的结果：
最后生成的代码可以在本地运行，也可以在这个平台上面运行，都是没有问题的，这个使用的是人家自带的这个求解器进行求解的；
通过这种“大模型+数学建模+国产求解器”的深度融合，我认为COLORmind 平台不仅降低了数学建模里面的优化问题的门槛，也提升了求解效率，作为数学建模的爱好者，我认为是一个不错的选择。
但是，我觉得都是大模型，肯定有出错的地方，可能我们需要进行调试之类的，才能达到想要的这个结果把；
这个平台里面也提供了很多的这个数学建模里面的优化的案例，供数学建模爱好者进行学习；
3.总结
杉数科技作为今年的这个妈妈杯的赞助者，我相信未来的各类数学建模比赛里面，我们也会看到他的身影，希望这个平台越做越好；