MM-Agent框架利用大型语言模型(LLM)作为代理，解决真实世界的数学建模问题。研究构建了首个数学建模基准MM-Bench（包含111个竞赛问题），并提出层级化数学建模知识库HMML来结构化建模方法。MM-Agent通过四个阶段工作：问题分析、数学建模、计算求解和报告生成，其中创新性地采用Actor-Critic机制进行迭代优化。实验表明，该框架显著优于基线模型，并在2025年MCM/ICM竞

摘要： 本研究提出了一种针对能量受限环境下多AUV任务分配问题的优化方法。通过将问题建模为容量限制车辆路径问题（CVRP），采用SCIP求解器进行全局优化，同时考虑导航时间、能耗约束和任务持续时间。实验结果表明，该方法在保证全局最优性的基础上，显著提升了任务分配效率。与粒子群优化（PSO）算法相比，SCIP求解器在计算时间和解的质量上均表现出优势，为水下多AUV协同作业提供了可靠的理论框架和实用指

摘要： 本研究提出了一种针对能量受限环境下多AUV任务分配问题的优化方法。通过将问题建模为容量限制车辆路径问题（CVRP），采用SCIP求解器进行全局优化，同时考虑导航时间、能耗约束和任务持续时间。实验结果表明，该方法在保证全局最优性的基础上，显著提升了任务分配效率。与粒子群优化（PSO）算法相比，SCIP求解器在计算时间和解的质量上均表现出优势，为水下多AUV协同作业提供了可靠的理论框架和实用指

本文提出了一种考虑洋流和声呐性能的多AUV覆盖路径规划方法。通过建立声呐探测范围随地形变化的动态模型，结合改进的Dijkstra算法计算洋流影响下的最短路径邻接矩阵，并采用粒子群优化算法与ELKAI求解器协同优化多AUV任务分配。实验表明，该方法能有效平衡任务负载，将计算复杂度从O(n²)降至O(n³/²)，显著提高了路径规划效率。研究成果为复杂海洋环境下的多AUV协同作业提供了新思路。

【文献笔记】文章提出了SATLM方式，使用LLM生成声明性任务规范，而不是命令式程序，并利用现成的自动定理证明器推导最终答案