談研究生論文開題報告

剛開始不清楚方向和研究目標是重要的，所以需要的只是大量的閱讀和資料文獻的收集和消化。從閱讀和理解的過程中來找尋關鍵的研究方向，論文本身就是為了解決問題，因此研究方向一定是問題驅動的，而問題本身又可能是在不斷的閱讀和分析比較中產生出來的。閱讀和分析過程本身也是深入學習的過程。

在閱讀的過程中需要對業(yè)界的標準研究方法，業(yè)界參考模型，業(yè)界標準等內容進行總結和提煉，分析和比較。這是后續(xù)研究的基礎。這個工作完成后才談得上對以往的文獻資料進行深層次的閱讀，在這個過程中需要提煉如下幾個方面重要的內容，包括目標和問題域，關鍵約束，算法和工具，而這三點剛好又是我們所說的一個模型應該包括的最基礎的內容。分析中可能發(fā)現(xiàn)的進一步研究點包括：

新的問題域，該問題域本身原來涉足研究的不多，或者沒有進行相應的建模。問題和目標沒有變化，但是影響目標的約束變化了，需要進一步優(yōu)化。問題和約束都沒有發(fā)生變化，但是發(fā)現(xiàn)有根據(jù)合適的算法來解決問題，提出了新算法。什么都沒有變化，引入其它領域的老算法可以解決問題和目標。

而以上這些內容往往就是最適合開題的點，開題不要去想創(chuàng)新和突破，而是更應該多的是去考慮優(yōu)化和改進，能夠提出適當?shù)膬?yōu)化和新的思路往往就是重要的貢獻。

到了這一步后，我們選擇的研究方向和問題域基本上就提煉出來了，然后接著要思考的就是這個問題我如何去解決和研究，應該遵循如何的步驟，提出問題往往僅僅是選題的第一步。而對于步驟的考慮仍然遵循分析和解決問題的基本方法。

首先是進一步明確問題的定義，也就是確定目標，在確定目標后進一步找尋影響目標的關鍵影響因素和約束因子，也就是把要研究的問題真正搞清楚。在這個過程中建議仍然參考靜態(tài)分析和動態(tài)分析的思路，從問題的結構組成和問題的形成過程兩個方面來完整定義問題。而問題定義完成的結果可能就是一個完整的建模過程，用模型來量化的闡述和說明問題，即把目標，影響因子結合起來，參考業(yè)界的標準模型來完成模型的構建。

其次是算法的選擇，模型有了如何來求解模型，模型的求解兩大基本思路。一個是基于數(shù)學和組合規(guī)劃的方法，來進行求最優(yōu)解；一種是通過計算機模型的方法來找尋可行集。前者的理論基礎是運籌學，離散數(shù)學，圖論之類的東西；后者的基礎是概率統(tǒng)計和模擬技術。

最后是在求解后如何來驗證最后的答案的可行性和有效性，這一步一定不能少，否則整個問題定義，分析和解決過程就沒有閉環(huán)。建模和求解的目的仍然是為了解決問題，而解決問題又必須有明確的驗證方法來說明問題確實解決了。比如你可以建立相應的驗證原型來進行驗證，你可以進行相應的實驗來說明等。

核心的步驟就上面三個，核心的步驟說清楚后再來說選擇的方法，工具和技術。包括建模用什么方法?算法用什么?原型搭建用什么?業(yè)界參考標準和模型要借鑒什么?收集數(shù)據(jù)用什么?分析數(shù)據(jù)用什么?問題求解用什么?而在開題的時候這些可能僅僅停留在初步想法上，當時必須要去考慮，如果不提前考慮這些問題可能會導致后續(xù)論文題目根本不可行。

有了以上這些，再考慮把論文的最終研究成果做一個總結，成果可能是新的算法，新的模型，也是可能是新的驗證方式，也可以是優(yōu)化點。但是一定要說明研究本身的差異化和創(chuàng)新點，哪怕是很小的創(chuàng)新也是創(chuàng)新。

最后，不可回避的要思考一個問題，這個選題本身存在什么樣的問題和風險，存在什么樣的前提和假設，存在什么樣的外在環(huán)境約束等。有了風險意識在實際過程中才可能去考慮風險的應對，避免風險轉化為問題，不考慮風險的后果往往是論文做了一大半有推倒重來。

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