cjms-model-formulation
Use when translating a real management setting into the formal model of a 《中国管理科学》 (Chinese Journal of Management Science) manuscript — situational elements into variables, constraints, objectives and defensible assumptions, across optimization, game, and data-driven model families. Builds the model; solving it belongs to cjms-solution-algorithm.
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 问题刻画与模型构建（cjms-model-formulation） ## 触发时机 - 情境写了两页，模型仍是"直接给公式"，读者接不上 - 审稿意见出现"假设脱离实际 / 模型与问题脱节" - 三类模型（优化、博弈、数据驱动）不知道选哪类刻画 ## 核心：情境要素 → 模型要素的显式映射 本刊是**应用建模**刊：模型节的评审重点不是数学花样，而是"**情境里的每个关键要素在模型里有没有着落**"。写模型前先列情境-模型映射表： | 情境要素 | 模型着落 | |----------|----------| | 谁在决策 | 决策主体（单主体优化 / 多主体博弈） | | 决策什么 | 决策变量 + 定义域 + 量纲 | | 受什么限制 | 约束（容量、预算、时序、政策红线） | | 图什么 | 目标函数（成本/收益/风险度量，max 或 min，对谁） | | 哪些拿不准 | 不确定性刻画（随机分布 / 鲁棒集合 / 数据驱动） | | 情境特殊在哪 | **新增结构**——这是方法增量的落点 | 映射表里"新增结构"一行为空，说明模型退化为教科书模板，回 `cjms-topic-selection` 重审增量。 ## 三类模型族的刻画要点 - **优化/调度类**：变量、约束、目标三件套逐条显式；不确定参数说明用随机规划、鲁棒优化还是分布鲁棒，并给不确定集/分布的构造依据。 - **博弈/契约类**：写清博弈时序（谁先动）、信息结构（谁知道什么）、均衡概念；行为要素（公平关切、损失规避）给参数化形式与文献支撑。 - **数据驱动/预测类**：明确"模型"指方法管道——分解、特征、学习器、组合权重各环节写成可复述的公式或流程，改进环节单独标出。 ## 假设纪律 每条假设**单独编号（A1、A2…）**并归类辩护：技术性（保证可解，说明放松的代价）、实质性（刻画情境，给现实或文献依据）、简化性（聚焦核心，说明可扩展）。检查是否存在**循环假设**——把想证的结论藏进假设。 ## 自检清单 - [ ] 情境-模型映射表完整，"新增结构"一行非空 - [ ] 变量/参数分开声明，定义域与量纲齐全 - [ ] 不确定性的刻画方式有构造依据，不是默认正态 - [ ] 假设逐条编号并分类辩护，无循环假设 - [ ] 模型有可退化的特例（单期、对称、确定性）用于校核 - [ ] 记号表齐备，符号与后文算法/实验一致 ## 本刊建模节的外审期待 应用建模刊的模型节按"情境对应—设定完整—可检验"三档评。常见退稿信号与修法： | 退稿信号（审稿常用语） | 根因 | 本刊期望的修法 | |------------------------|------|----------------| | "模型与实际问题结合不紧密" | 映射表有断点：某情境要素无模型着落 | 补要
- 触发时机
- 核心：情境要素 → 模型要素的显式映射
- 三类模型族的刻画要点
- 假设纪律
- 自检清单
- 本刊建模节的外审期待
- 微型走查：应急物资预置模型的映射表
- 反模式
- 输出格式
What does the cjms-model-formulation skill do?
Use when translating a real management setting into the formal model of a 《中国管理科学》 (Chinese Journal of Management Science) manuscript — situational elements into variables, constraints, objectives and defensible assumptions, across optimization, game, and data-driven model families. Builds the model; solving it belongs to cjms-solution-algorithm.
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill cjms-model-formulation --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills, a repository with 909 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.