建模论文的编程部分通常包括以下几个步骤：
问题重述
阐述题目背景及理解，可以将题目分成几个小问题。
避免直接复制原文，用自己的话重新表述。
问题分析
对每个问题进行详细分析，理解其本质。
提出解决办法，并选择合适的模型。
模型假设
做出合理化的假设以简化复杂问题，并确保假设的合理性。
这些假设通常在模型建立和编程阶段就已经写好，以便于后续的算法设计和代码编写。
符号说明
对建模和编程中使用的所有符号进行详细说明。
确保读者能够理解每个符号的含义和用途。
模型建立及求解
清晰地描述模型的建立过程，思路要清晰易懂。
详细写出求解过程，包括使用的数学算法和编程语言。
可以借助数学软件进行计算和优化，并适当修改代码以提高效率。
模型检验
将求解结果带回到实际问题中，验证其合理性和适应性。
进行灵敏度分析和误差分析，确保模型的稳定性和准确性。
模型评价与推广
评价模型的优缺点，并提出改进方法。
讨论模型的实际应用和推广前景。
编程语言和工具
常用的编程语言和工具包括：
Python：因其丰富的科学计算库（如NumPy, SciPy, Pandas）和数据处理能力，是建模和数据分析的热门选择。
MATLAB：适合进行数值计算和仿真，拥有强大的矩阵运算和图形绘制功能。
R：特别适合统计分析和图形表示，拥有丰富的统计包和社区支持。
Java、 C++：适用于需要高性能计算的场合，也可以用于构建复杂的系统。
团队协作
在团队中，可以分工合作：
论文撰写：负责撰写问题重述、摘要、关键词、模型评价等部分。
编程实现：负责模型建立、求解、检验等部分的编程工作。
图表制作：负责绘制模型图、数据图等辅助材料。
排版编辑：负责论文的格式排版和最终整合。
示例结构
问题重述
背景介绍
题目理解
分解问题
问题分析
问题理解
解决思路
模型选择
模型假设
数据可靠性
其他假设
符号说明
变量定义
参数说明
模型建立及求解
模型描述
算法步骤
代码实现
模型检验
结果验证
灵敏度分析
误差分析
模型评价与推广
优点与缺点
改进方法
实际应用
参考文献
引用文献
附录
代码
数据
其他补充材料
通过以上步骤和结构，可以系统地撰写和整合建模论文中的编程部分。确保每个部分都清晰、准确，并且符合数学建模竞赛的要求。