以下是针对IMMC数学建模竞赛96小时赛程的详细时间分配方案，综合建模、编程、写作三阶段的核心任务节点，并结合实战经验优化设计，内容涵盖全流程执行策略与风险应对：
一、IMMC 96小时备赛全周期时间规划表
| 时间段 | 核心任务 | 建模手核心任务 | 编程手核心任务 | 写作者核心任务 | 关键产出与风险控制 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0-12小时 （启动期） |
选题定题与数据基建 | 主导选题，分析3类赛题可行性 提出2个初步模型框架（含最小可行模型MVP） |
收集权威数据源（如World Bank/NASA） 完成数据清洗（异常值处理、缺失值填充） |
撰写问题重述初稿 建立参考文献库（标注来源） |
选题确认报告 数据清洗日志（含处理逻辑） |
| 12-36小时 （攻坚期） |
模型构建与算法实现 | 完成数学模型公式推导 设计灵敏度分析方案 确定参数边界 |
实现核心算法（线性规划/蒙特卡洛模拟） 输出基础可视化（散点图/热力图） |
撰写模型假设与符号说明（三线表格式） 绘制模型逻辑流程图 |
可运行初版代码 模型假设合理性验证 |
| 36-60小时 （验证期） |
模型求解与结果验证 | 指导参数调优 设计3种测试场景（常规/极端/边界） |
执行模型求解 生成动态交互图表 计算误差指标（MAE/RMSE≤15%） |
撰写结果分析初稿 制作三线表呈现核心数据 |
误差分析报告 图表终稿定版（误差超标则启动备选模型） |
| 60-84小时 （优化期） |
论文整合与深度优化 | 提炼模型创新点 指导敏感性分析（±10%参数变动） |
补充高级可视化（空间分布图/决策树） 代码注释规范化 |
撰写摘要与结论 统稿优化逻辑链 标注数据来源 |
论文初稿（含图表） 摘要经3轮修改 |
| 84-96小时 （终局期） |
终稿打磨与合规审查 | 复核模型局限性 确认推广价值描述 |
检查代码可复现性 压缩附件（≤50MB） |
格式审查（页码控制/引用标注） 语言润色（消除口语化） |
终版PDF（≤20页） 查重率预检<10% |
二、三阶段协同策略
1.动态协作机制
站会制度：每12小时召开15分钟站会，同步进度并调整分工（如编程延迟时，写作者提前介入算法描述）。
缓冲预留：预留总时长10%（约9.6小时）应对模型重构等突发风险。
2.并行工作流设计
任务重叠执行：编程手实现基础模型时，写作者同步撰写假设章节；建模手设计测试用例时，编程手并行调试代码。
工具标准化：
| 工具类型 | 推荐工具 | 协同作用 |
|---|---|---|
| 代码管理 | Git | 避免版本冲突 |
| 文档协作 | Overleaf/腾讯文档 | 实时同步论文修改 |
| 数据可视化 | Python+Matplotlib/Tableau | 动态图表快速生成 |
3.致命风险应对预案
数据失效：提前准备2个备用数据源（如政府开放平台+学术数据库）。
模型不收敛：简化为单目标加权优化，或切换为启发式算法（如遗传算法）。
写作瓶颈：采用“问题-方法-结果”三段式模板推进，优先完成摘要和结论。
四、各阶段能力匹配建议
| 角色 | 核心能力要求 | 关键产出物 |
|---|---|---|
| 建模手 | 数学推导（优化理论/微分方程） 创新性假设设计 |
数学模型框架、灵敏度分析方案 |
| 编程手 | Python/Matlab算法实现 交互式可视化开发 |
可运行代码、动态结果图表 |
| 写作者 | 学术英语写作 逻辑链条梳理 |
论文初稿、规范化图表及数据标注 |
五、效率提升技巧
1.最小可行模型（MVM）策略：前24小时必须产出可运行的简易模型，避免陷入过度优化陷阱。
2.摘要迭代写作：从第1小时起撰写摘要草稿，随模型进展每日更新3次，确保终稿精准凝练。
3.图表工业化生产：
基础图表（热力图/折线图）在36小时内定稿
高级图表（决策树/地理分布图）在60小时后补充
4.终局冲刺清单（最后12小时）：
六、特别注意事项：
1.第72小时必须进行查重预检（重点排查问题重述部分），重复率＞15%需立即重构表述。
2.每日强制休息4小时（建议00:00-04:00），避免决策疲劳导致的模型误判。
3.自主选题团队需在开赛前完成数据采集，将96小时全力投入建模求解。
本方案通过分阶段目标管控与动态协同机制，最大化团队效能。建议赛前用往年赛题（如2024年船闸节水池设计）进行全流程模拟，优化协作惯性。
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