模型總是從特定問題出發(fā)的，模型總是需要通過分析揭示其問題之上的特征，并回到問題本身的。
什么是問題，我們?cè)鴮⒋藚^(qū)分為Question, Problem and Issue。(DDO(7):上港問建摸)
問題的更基本的內(nèi)涵是，我們知道一些，但是我們不知、不確知、不可知一些。而模型，或在是它們之間的聯(lián)系(Correlation)與映射(Map)。系統(tǒng)或人的復(fù)雜性都通過偏好與偏執(zhí)來表現(xiàn)，因?yàn)檎J(rèn)識(shí)這種聯(lián)系與映射的視角，則是模型的目標(biāo)。更具體的說，我們需要通過閱讀獲得以下精確的信息。
范疇或?qū)ο蟮募?Set)
已知的參數(shù)或數(shù)據(jù)(Data)
未知的變量(Variable)
偏好或目標(biāo)(Objective)
限制或約束(Constraints)
數(shù)學(xué)規(guī)劃模型在提供一種精確的表示以上內(nèi)涵的同時(shí)，也損失了對(duì)于整體的認(rèn)識(shí)。因此，上面的這些要素，總是體現(xiàn)為在某種理論或機(jī)理(機(jī)理模型)之上的取舍與設(shè)計(jì)。
要素設(shè)計(jì)的機(jī)理與理論(Theory)
然而，理想的精確看起來很優(yōu)美，確往往偏離了描述、分析或解決問題的初衷，甚至越來越遠(yuǎn);另一個(gè)方向，看起來越來越具有理論的形式，而也越來越脫離理論的土壤。
與問題本身的距離與隔閡(Gap)
