jmsc-problem-formulation
Use when formalizing the decision problem before model building for a 《管理科学学报》 (Journal of Management Sciences in China) manuscript — identifying the decision maker(s), decision variables, timing / information structure, uncertainty, and the objective, so the problem is well-posed. Use right after fit positioning and before jmsc-model-building; use when you cannot yet say who chooses what under which constraints, or when it is unclear whether the problem is optimization, game, or control.
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Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 决策问题形式化（jmsc-problem-formulation） ## 触发时机 - 有一个管理现象，但说不清"谁在做什么决策" - 模型要素散乱：不知道哪个是决策变量、哪个是参数 - 多主体情境，没理清博弈时序与信息结构 - 不确定问题是"优化"还是"博弈"还是"控制" ## 核心：先把问题问对，再建模 本刊审稿人第一关看的是**问题是否良定义（well-posed）**。建模之前必须答清五个要素，否则后面的模型一定带病。 ## 决策问题五要素 1. **决策者**：单主体（优化/控制）还是多主体（博弈/机制设计）？各自目标是否冲突？ 2. **决策变量**：决策者能选什么（价格、订货量、契约参数、投资比例…）？连续/离散？静态/动态？ 3. **时序与信息**：谁先动谁后动？决策时已知什么、未知什么（完全/不完全信息）？ 4. **不确定性**：随机需求/收益的分布是否已知？是随机优化、鲁棒优化还是分布鲁棒？ 5. **目标与约束**：优化什么（期望利润/风险调整收益/社会福利）？硬约束/软约束是什么？ ## 问题类型识别表 | 特征 | 问题类型 | 典型方法 | |------|----------|----------| | 单主体、确定性 | 数学规划 | 凸优化/整数规划 | | 单主体、随机 | 随机优化/MDP | 动态规划/最优控制 | | 单主体、分布未知 | 鲁棒/分布鲁棒优化 | min-max | | 多主体、目标冲突 | 非合作博弈 | 均衡（Nash/SPE） | | 委托方设计规则 | 机制设计/契约理论 | 激励相容/参与约束 | | 用实验校准行为 | 行为运作 | 行为模型 + 估计 | ## 自检清单 - [ ] 决策者及其目标已明确，多主体情形目标冲突点清楚 - [ ] 决策变量与参数严格区分（变量是选的，参数是给定的） - [ ] 时序与信息结构明确（who knows what, when） - [ ] 不确定性来源与已知/未知边界写清（驱动方法选择） - [ ] 问题类型已归类，对应方法路线清晰 - [ ] 问题良定义：目标可优化、约束可行域非空 ## 反模式 - 决策变量与外生参数混为一谈 - 多主体写成单主体（忽略对手最优反应） - "不确定"一笔带过，不说分布是否已知（直接决定方法） - 问题描述就是文献综述，没落到"选什么、优化什么" ## 本刊问题形式化审稿期待与退稿模式 《管理科学学报》审稿第一关看"问题是否良定义"。审稿人核查五要素是否齐、变量与参数是否分清、时序信息是否明确、不确定性是否定性、问题类型是否归对。下表对齐本刊高频退稿语与修法： | 退稿信号 | 根因 | 本刊期望的修法 | |----------|------|----------------| | "不知谁在做什么决策"
- 触发时机
- 核心：先把问题问对，再建模
- 决策问题五要素
- 问题类型识别表
- 自检清单
- 反模式
- 本刊问题形式化审稿期待与退稿模式
- 微型走查：医疗资源调度问题的形式化
- 输出格式
What does the jmsc-problem-formulation skill do?
Use when formalizing the decision problem before model building for a 《管理科学学报》 (Journal of Management Sciences in China) manuscript — identifying the decision maker(s), decision variables, timing / information structure, uncertainty, and the objective, so the problem is well-posed. Use right after fit positioning and before jmsc-model-building; use when you cannot yet say who chooses what under which constraints, or when it is unclear whether the problem is optimization, game, or control.
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill jmsc-problem-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.