🏆 本文已收录于专栏：《滚雪球学数学建模（含历年真题）》
本专栏面向数学建模竞赛学习者，系统覆盖真题解析、建模方法、算法实现、论文写作与 AI 辅助建模等核心环节。无论是建模新手，还是备战华为杯、高教社杯、华数杯、国赛、美赛 MCM/ICM 的参赛者，都能在这里找到清晰、完整、可复用的建模思路，持续更新，长期有效。
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全文目录：
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- 2022年E题：小批量物料的生产安排
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- 真题展示
- 一、前言：为什么这道题值得分析？
- 二、题目背景与现实意义
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- 2.1 背景：多品种小批量制造业的库存难题
- 2.2 该问题的学术与工程价值
- 三、题目重述
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- 3.1 已知条件
- 3.2 待解决问题
- 3.3 附件数据说明
- 四、问题分析
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- 4.1 问题一分析：筛选与预测的双重任务
- 4.2 问题二分析：从预测值到生产决策
- 4.3 问题三分析：库存-服务水平的权衡
- 4.4 问题四分析：提前期推广
- 4.5 各问题之间的逻辑关系
- 五、整体建模思路
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- 5.1 建模路线
- 5.2 模型选择依据
- 5.3 算法实现思路
- 5.4 结果验证方法
- 六、数据预处理
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- 6.1 数据读取
- 6.2 周编号构造（题目陷阱点）
- 6.3 按周聚合
- 6.4 缺失周补零
- 6.5 异常值识别
- 6.6 可视化分析
- 七、模型假设
- 八、符号说明
- 九、模型一：基础模型建立与求解
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- 9.1 模型思想
- 9.2 数学表达式
- 9.3 参数解释
- 9.4 求解方法
- 9.5 MATLAB 实现
- 9.6 结果分析
- 十、模型二：改进模型建立与求解
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- 10.1 基础模型不足
- 10.2 改进思路
- 10.3 改进模型表达式
- 10.4 MATLAB 实现
- 10.5 对比分析
- 十一、模型三：综合模型——预测驱动的安全库存优化
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- 11.1 综合建模目标
- 11.2 模型结构
- 11.3 求解流程
- 11.4 结果解释
- 十二、算法流程设计
- 十三、MATLAB 完整代码
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- 13.1 主程序 main.m
- 13.2 数据预处理函数
- 13.3 模型求解函数（生产决策）
- 13.4 结果可视化函数
- 13.5 灵敏度分析函数
- 十四、结果展示与分析
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- 14.1 物料筛选结果
- 14.2 预测精度
- 14.3 问题 2 生产计划结果
- 14.4 问题 3 成本权衡结果
- 14.5 问题 4 提前期推广结果
- 十五、模型检验
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- 15.1 误差分析
- 15.2 灵敏度分析
- 15.3 稳定性分析
- 15.4 鲁棒性分析
- 十六、模型优缺点
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- 16.1 模型一：Holt-Winters
- 16.2 模型二：Croston / SBA
- 16.3 模型三：预测驱动安全库存
- 十七、论文写作建议
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- 17.1 整体结构
- 17.2 各部分写作要点
- 17.3 加分项
- 17.4 减分项
- 十八、数学建模论文摘要示例
- 十九、常见问题与踩坑总结
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- 19.1 拿到题后为什么不能马上写代码？
- 19.2 问题重述和题目复述有什么区别？
- 19.3 模型假设是不是越多越好？
- 19.4 为什么公式很多但论文依然得分不高？
- 19.5 MATLAB 代码结果如何对应论文表格？
- 19.6 没有附件数据时如何构建合理分析框架？
- 19.7 预测模型如何选择误差指标？
- 19.8 评价模型中权重如何确定？
- 19.9 优化模型如何确定目标函数和约束条件？
- 19.10 国赛论文和美赛论文写法有什么区别？
- 19.11 如何避免论文像代码说明书？
- 19.12 如何写出高质量摘要？
- 19.13 如何自然地提出模型改进？
- 19.14 模型优缺点如何写得具体？
- 19.15 附录代码应该如何整理？
- 二十、总结
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- 20.1 本文核心贡献回顾
- 20.2 建模过程中的关键反思
- 20.3 数学建模学习路径建议
- 20.4 写给备赛队员的话
- 附录 A：完整 MATLAB 文件清单
- 附录 B：参考文献建议
- 🎁 文末福利
- 🫵 关于作者
2022年E题：小批量物料的生产安排
真题展示
如下为原(真)题，展示如下：
一、前言：为什么这道题值得分析？
数学建模竞赛中的题目大致可分为机理建模、纯优化、纯预测、综合应用四类。2022 年 E 题属于预测 + 优化 + 调度的综合应用题，它的难点在于以下几点：
