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刚开始不清楚方向和研究目标是重要的，所以需要的只是大量的阅读和资料文献的收集和消化。从阅读和理解的过程中来找寻关键的研究方向，论文本身就是为了解决问题，因此研究方向一定是问题驱动的，而问题本身又可能是在不断的阅读和分析比较中产生出来的。阅读和分析过程本身也是深入学习的过程。
在阅读的过程中需要对业界的标准研究方法，业界参考模型，业界标准等内容进行总结和提炼，分析和比较。这是后续研究的基础。这个工作完成后才谈得上对以往的文献资料进行深层次的阅读，在这个过程中需要提炼如下几个方面重要的内容，包括目标和问题域，关键约束，算法和工具，而这三点刚好又是我们所说的一个模型应该包括的最基础的内容。分析中可能发现的进一步研究点包括：
新的问题域，该问题域本身原来涉足研究的不多，或者没有进行相应的建模。问题和目标没有变化，但是影响目标的约束变化了，需要进一步优化。问题和约束都没有发生变化，但是发现有根据合适的算法来解决问题，提出了新算法。什么都没有变化，引入其它领域的老算法可以解决问题和目标，开题报告《谈研究生论文开题报告》。
而以上这些内容往往就是最适合开题的点，开题不要去想创新和突破，而是更应该多的是去考虑优化和改进，能够提出适当的优化和新的思路往往就是重要的贡献。
到了这一步后，我们选择的研究方向和问题域基本上就提炼出来了，然后接着要思考的就是这个问题我如何去解决和研究，应该遵循如何的步骤，提出问题往往仅仅是选题的第一步。而对于步骤的考虑仍然遵循分析和解决问题的基本方法。
首先是进一步明确问题的定义，也就是确定目标，在确定目标后进一步找寻影响目标的关键影响因素和约束因子，也就是把要研究的问题真正搞清楚。在这个过程中建议仍然参考静态分析和动态分析的思路，从问题的结构组成和问题的形成过程两个方面来完整定义问题。而问题定义完成的结果可能就是一个完整的建模过程，用模型来量化的阐述和说明问题，即把目标，影响因子结合起来，参考业界的标准模型来完成模型的构建。
其次是算法的选择，模型有了如何来求解模型，模型的求解两大基本思路。一个是基于数学和组合规划的方法，来进行求最优解；一种是通过计算机模型的方法来找寻可行集。前者的理论基础是运筹学，离散数学，图论之类的东西；后者的基础是概率统计和模拟技术。
最后是在求解后如何来验证最后的答案的可行性和有效性，这一步一定不能少，否则整个问题定义，分析和解决过程就没有闭环。建模和求解的目的仍然是为了解决问题，而解决问题又必须有明确的验证方法来说明问题确实解决了。比如你可以建立相应的验证原型来进行验证，你可以进行相应的实验来说明等。
核心的步骤就上面三个，核心的步骤说清楚后再来说选择的方法，工具和技术。包括建模用什么方法?算法用什么?原型搭建用什么?业界参考标准和模型要借鉴什么?收集数据用什么?分析数据用什么?问题求解用什么?而在开题的时候这些可能仅仅停留在初步想法上，当时必须要去考虑，如果不提前考虑这些问题可能会导致后续论文题目根本不可行。
有了以上这些，再考虑把论文的最终研究成果做一个总结，成果可能是新的算法，新的模型，也是可能是新的验证方式，也可以是优化点。但是一定要说明研究本身的差异化和创新点，哪怕是很小的创新也是创新。
最后，不可回避的要思考一个问题，这个选题本身存在什么样的问题和风险，存在什么样的前提和假设，存在什么样的外在环境约束等。有了风险意识在实际过程中才可能去考虑风险的应对，避免风险转化为问题，不考虑风险的后果往往是论文做了一大半有推倒重来。
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