数学建模竞赛：共享单车调度优化

智能体怎么做

1. 先说明数据来源工作目录里没有赛题数据，于是按城市潮汐规律生成 30 个站点的仿真数据，并明确说明不是真实运营数据；整条流程由数据驱动，换成真实数据即可重跑。
2. 需求分析统计 24 小时借还量：早高峰居住区借出、办公区还入，晚高峰反向，峰谷比 5.04；k-means 聚类与站点类型的吻合率 96.7%。
3. 调度建模与求解建立带容量约束的取送车辆路径模型（三下标 MILP），6 站子实例用 SciPy 的 HiGHS 求得全局最优 326.09 元，模拟退火结果与之一致；全规模 30 站用模拟退火求解：5 辆调度车、总行程 87.22 km、总成本 997.79 元，29 个有需求的站点全部服务。
4. 灵敏度分析与论文改变车辆数、容量、时间窗、需求和惩罚系数共 26 个情景，生成 11 张图并排成 Word 论文：5 辆车即可完全再平衡，再增车没有收益；4 辆车时服务率上限 84.7%，提高惩罚也无法突破。
5. 按审阅意见修订三轮修正需求取整（改为标准最大余数法）、模拟退火热启动时漏查时间窗的问题，并让各扫描序列互相热启动，直到车队规模与惩罚系数两组在同一情景下结果一致、成本随资源单调不增；参考文献逐条核对出处。

运行截图

PaperOK科研助手中这次对话的实际界面。

运行结果

以下文件由智能体在应用中实际生成，未做修改。