[數] 問題公式化
Aerodynamical and mechanical constraints are considered in the problem formulation.
求優中考慮了多種氣動與機械約束條件。
On the basis of problem formulation of robot action planning, a new method is proposed for it, through applying the explanation based learning to acquire searching strategies.
本文在對機器人動作規劃進行問題描述的基礎上，通過應用解釋學習來獲取搜索策略，為其提出了一種新的方法。
This involves superior performance in problem solving, which is cognitively demanding, including abstract thinking skills, higher concept formation skills and creative hypothesis formulation.
這涉及了在需要認知能力來解決問題的優良表現，包括抽象思維技巧，更高的概念形成技巧和創意制定。
A correct formulation is, usually, not as transparant and elementary as the original one – its significance is seen only a posteriori when the problem is eventually solved.
正确的公式化表達，通常上并不是如同原始的公式表達一樣簡單基本，它的重點在于隻能看到當問題得到最終解決時的後驗結果。
A mixed integer programming formulation for the off-line version of the problem has been proposed.
給出了問題的數學描述，并對其靜态問題，構造了一個混合整數規劃模型。
問題構建（Problem Formulation）是系統工程和學術研究中的核心概念，指通過系統化方法明确定義待解決問題的過程。其核心目标包括識别關鍵變量、明确約束條件以及設定可量化的目标，從而将模糊的初始問題轉化為結構化的研究框架。
在實踐層面，問題構建通常包含以下步驟：
該術語在機器學習領域特指特征工程與目标函數設計。例如，谷歌研究院在圖像識别研究中強調，問題構建階段需平衡模型複雜度與數據質量，直接影響最終算法性能。國際标準化組織ISO 55000标準亦指出，資産管理領域的問題構建需整合財務指标與技術參數，形成多維評價體系。
“Problem formulation"（問題構建/問題表述）是指将複雜現實問題轉化為清晰、結構化的可解決形式的過程。它是解決問題或進行研究的關鍵初始階段，需要明确核心目标、邊界條件和相關變量。
定義與目的
通過系統分析，将模糊的實際問題轉化為可量化、可操作的描述形式，便于後續建模、算法設計或實驗驗證。例如在機器學習中，需明确輸入數據特征、輸出目标及評價指标。
關鍵步驟
應用領域
假設要解決“城市交通擁堵”問題：
目标：減少早晚高峰時段主幹道平均通行時間
變量：車流量、信號燈周期、道路容量
約束：改造預算≤500萬，6個月内見效
模型：建立交通流微分方程 $ frac{partial rho}{partial t} + frac{partial (rho v)}{partial x} = 0 $精确的問題構建能避免資源浪費。例如醫療診斷系統若錯誤定義症狀與疾病的關聯維度，可能導緻誤診率上升。據統計，約30%的項目失敗源于初期問題定義不清晰（哈佛商業評論，2024）。
personalreticentpetrologycostalscabiesexhortationfierierlooterslunchesspreadheadtweakedunrenewablecommunity policingcylinder borelocked inradiation therapysubcutaneous fattechnological revolutionagismamitalcamptodactylydezymotizedihydrobenzeneelectrophonehemabarometerHermitehydraselaryngofaradizationlutrexanthemaluminaires