SJTU/BWOR

BWOR是一个包含82个运筹学问题的标准问题集，这些问题来源于标准的运筹学教材，并以LaTeX格式用自然语言描述，部分问题附有表格数据。这些问题反映了现实世界的运筹学场景，需要使用数学建模和求解器优化来寻找最优解。数据集适用于金融领域，并遵循cc-by-4.0许可证。数据集支持英语和中文两种语言，大小小于1K。

BWOR is a standard benchmark dataset containing 82 Operations Research (OR) problems collected from standard OR textbooks, presented in LaTeX-formatted natural language with tabular data included where applicable. These problems are based on real-world OR scenarios and require mathematical modeling and solver-based optimization to find optimal solutions. The dataset is tailored for the finance field and is licensed under cc-by-4.0. It supports both English and Chinese languages and is categorized as size less than 1K.

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数据集介绍

构建方式

在运筹学领域，构建高质量基准数据集对于评估模型解决实际优化问题的能力至关重要。BWOR数据集精心筛选了82道源自经典运筹学教材的典型问题，这些问题均以LaTeX格式的自然语言描述呈现，并辅以必要的表格数据。其构建过程严格遵循学术规范，确保每个问题都植根于真实的运筹学应用场景，如资源分配、生产调度等，旨在为数学建模与求解器优化提供标准化的测试平台。

使用方法

研究人员可利用该数据集对运筹学问题自动化建模与求解方法进行系统性评估。典型的使用流程是，将数据集中以LaTeX格式描述的问题输入到待测试的模型或智能体系统中，要求其首先理解问题语义并构建出相应的数学模型，随后调用或集成数学优化求解器进行计算，最终输出最优解或优化方案。通过对比模型输出与标准答案，可以定量分析其在问题理解、模型构建与求解等多个环节的性能表现，推动运筹学与人工智能的交叉研究。

背景与挑战

背景概述

在运筹学领域，将现实世界复杂问题转化为精确数学模型是核心研究环节。SJTU/BWOR数据集由上海交通大学研究人员于2025年构建，旨在为运筹学优化问题的自动化建模与求解提供基准测试。该数据集从经典中文运筹学教材中精选了82个具有代表性的问题，覆盖线性规划、整数规划等典型场景，并以LaTeX格式呈现问题描述与表格数据。它的建立推动了大型语言模型与运筹学求解器的结合研究，为评估智能体在理解问题、构建模型及调用求解器方面的能力提供了重要基础。

当前挑战

该数据集致力于应对运筹学问题自动化求解的核心挑战，即如何让机器准确理解自然语言描述的现实业务约束与目标，并将其转化为无歧义的数学优化模型。具体挑战包括：问题文本中常混合定性描述与定量表格数据，要求模型具备跨模态信息整合能力；专业术语与隐含假设需要深厚的领域知识进行解析；此外，在数据集构建过程中，从教材中提取标准化、格式统一且涵盖不同问题类型的问题实例，并确保其数学严谨性与求解可行性，本身也是一项细致而复杂的工作。

常用场景

经典使用场景

在运筹学领域，BWOR数据集作为基准测试工具，其经典使用场景聚焦于评估大型语言模型在自动化建模与求解优化问题方面的能力。该数据集包含82个源自标准运筹学教材的问题，涵盖线性规划、整数规划等典型场景，要求模型将自然语言描述转化为数学形式并调用求解器获取最优解。这一过程模拟了运筹学专家从问题理解到模型构建的完整工作流，为智能体在结构化决策任务中的推理性能提供了标准化衡量尺度。

解决学术问题

BWOR数据集有效应对了运筹学智能化研究中自然语言与数学建模间的语义鸿沟问题。传统上，将文本描述的优化问题转化为可计算模型依赖领域专家手动完成，该数据集通过提供标注清晰的语料，支持研究者开发能够自动解析约束条件、目标函数及数据表格的算法。这不仅降低了运筹学应用的门槛，更推动了人工智能在复杂决策场景中的符号推理与数值计算融合，为自动化建模系统的评估奠定了数据基础。

实际应用

在实际产业环境中，BWOR数据集所代表的技术范式可延伸至供应链管理、生产调度与资源分配等关键领域。企业运营中大量优化问题以文档或报告形式存在，借助基于该数据集训练的智能系统，能够快速将业务需求转化为优化模型，即时调用求解器生成决策方案。这种自动化流程显著提升了运营效率，减少了人工建模的误差与时间成本，为智能制造、物流规划等场景提供了可落地的智能化工具支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

在运筹学领域，BWOR数据集作为基于标准教材构建的基准，正推动着大语言模型与优化求解的深度融合。当前研究聚焦于开发能够自动解析自然语言描述、构建数学模型并调用求解器的智能代理系统，如OR-LLM-Agent框架所示。这类工作旨在克服传统优化流程中人工建模的瓶颈，通过增强模型的逻辑推理与结构化输出能力，实现对复杂现实场景的高效自动化处理。该方向不仅呼应了人工智能赋能科学计算的热潮，也为金融、物流等领域的决策优化提供了可扩展的智能解决方案，具有显著的学术与实用价值。