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第114章 星途焕彩（第6页）

“已经收集好量化赛事商业价值所需的数据，设定好约束条件，开始运用NSGA-II算法寻找最优平衡解。”

负责模型构建的成员说道。

在运用多目标进化算法寻找最优平衡解的过程中，“林翀，算法运行多次后，得到的帕累托最优解集范围较广，难以从中选择最合适的方案，怎么办？”

林翀思索后说：“引入层次分析法，邀请赛事主办方、赞助商、观众代表等相关利益者，对观众满意度和赛事商业价值的重要性进行两两比较，确定各目标的权重。

然后，根据这些权重对帕累托最优解进行综合评价，选择综合得分最高的方案作为最终的赛事规划调整方案。”

擅长层次分析和方案评价的数学家行动起来，“好的，邀请相关利益者进行层次分析，确定目标权重，选择最优方案。”

经过调整和优化，得到了更能平衡观众满意度和赛事商业价值的赛事规划方案。

“林翀，通过多目标优化算法和层次分析法，我们选择了这个既能提高观众满意度，又能提升赛事商业价值的赛事规划调整方案。

接下来开始实施调整。”

负责方案制定的成员说道。

与此同时，在宇宙农业生产布局优化方面，随着文明对农产品品质要求的提高和宇宙生态环境的动态变化，出现了新的挑战。

“林翀，现在文明对农产品品质有了更高要求，而且宇宙生态环境的变化影响农作物生长。

原有的线性规划模型如何改进，以满足这些新需求呢？”

农业生产改进负责人问道。

林翀神色凝重，“数学家们，这是宇宙农业发展面临的新问题。

从数学角度思考，如何改进线性规划模型，适应农产品品质提升和生态环境变化的需求。”

擅长生态农业建模的数学家发言：“我们可以对线性规划模型进行扩展，引入品质约束和生态环境动态因素。

对于农产品品质，根据不同农作物的品质指标，如营养成分、口感等，建立品质评价函数，并将其纳入目标函数中，在追求产量和成本优化的同时，兼顾品质提升。

对于生态环境动态变化，通过建立生态环境预测模型，如基于时间序列分析的气候预测模型，预测宇宙生态环境参数的变化，如温度、降水等，然后将这些预测结果作为约束条件的动态调整依据，使线性规划模型能够实时适应生态环境的变化。”

“品质评价函数怎么建立？生态环境预测模型如何与线性规划模型有效结合？”

有成员疑惑地问道。

数学家解释道：“品质评价函数的建立需要联合农业专家和食品科学家，根据不同农作物的特点确定关键品质指标及其权重。

例如，对于粮食作物，可能将蛋白质含量、淀粉质量等作为关键指标，通过层次分析法确定各指标权重，进而构建品质评价函数。

在生态环境预测模型与线性规划模型结合方面，我们将生态环境预测模型的输出结果，即未来不同时间段的生态环境参数预测值，作为线性规划模型中与农作物生长条件相关的约束条件的动态输入。

比如，如果预测到某星球未来一段时间温度升高，那么在模型中相应调整该星球适合种植的农作物种类及其种植面积的约束条件，确保农作物在变化的生态环境下仍能保持较好的生长状态。”

于是，数学家们联合农业和食品领域专家，开始扩展线性规划模型。

“已经与专家团队沟通，确定了不同农作物的品质评价指标和权重，准备建立品质评价函数。

同时，收集各星球的历史生态环境数据，开始构建基于时间序列分析的气候预测模型。”

负责模型扩展的成员说道。

在建立品质评价函数和气候预测模型过程中，“林翀，部分农作物的品质指标受多种复杂因素影响，难以准确量化，怎么办？”

林翀思索后说：“运用模糊数学的方法来处理这些难以准确量化的品质指标。

通过构建模糊隶属函数，将这些复杂因素对品质指标的影响程度进行模糊量化，从而更准确地反映农产品品质与各因素之间的关系。”

擅长模糊数学的数学家行动起来，“好的，运用模糊数学方法构建模糊隶属函数，量化复杂品质指标。”

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与此同时，负责气候预测模型的成员也遇到了问题，“林翀，宇宙生态环境数据存在一些异常值，影响时间序列分析的准确性，该怎么处理？”

林翀思考后说：“采用数据清洗技术，识别并去除这些异常值。

可以运用统计分析方法，如3σ原则，确定数据的正常范围，将超出范围的数据视为异常值进行处理。