编程实现与数据图表生成 本 skill 承接 。目标是把 里的模型和算法落实为可复现程序，跑出可信结果，并生成论文中需要的数据型图表。 数学建模规范参考 如需领域判断，读取 中的“题型防错速查”“代码实现与结果”“编码阶段常见错误”和“图表与可视化”小节。该文件只作为规范知识库，不新增本阶段的固定产物。 阶段边界 - 本阶段负责：代码、实验运行、结果、结果表、数据驱动图表。 - 本阶段不负责：技术路线图、算法流程图、系统架构图、概念示意图。这些交给 。 - 本阶段不写论文正文，只为 提供可信数值和图表资产。 Step 1: 代码结构 按 中"项目目录结构"创建 和 骨架，再开始写代码。子问题数不一定是 3，按赛题实际数量调整。 Step 2: 逐子问题实现 按子问题顺序实现，不要一次性写完不跑。 每个子问题必须完成： 1. 读取所需数据。 2. 实现模型或算法。 3. 验证约束。 4. 输出核心结果。 5. 绘制丰富的图表。 6. 在 中写清楚方法、关键数值和校验结果。 优化类问题必须先保证可行解，再优化目标值。预测类问题必须做训练/验证划分或合理误差评估。评价类问题必须说明指标方向、归一化方法和权重来源。 Step 3: 结果文件格式 AI 在实现、求解和作图过程中，必须把关键中间过程保存成数据并做好记录，例如清洗后的数据摘要、模型参数、迭代历史、约束检查、灵敏度分析过程、图表…