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“没错,这就需要我们运用线性规划的方法了。”
一位数学家说道,“我们可以把升级所需的各种资源,如设备、技术人员、资金等作为约束条件,把各个星球的升级需求和预期效果作为目标函数,通过线性规划找到资源的最优分配方案。”
于是,数学家们开始进行线性规划计算。
他们详细列出各种资源的总量、每个星球升级所需的资源量以及升级后的预期效益等数据,通过数学软件进行求解。
“根据线性规划的结果,我们得到了一个资源分配方案。
在保证资源合理利用的前提下,能够最大程度满足各个星球的升级需求。”
数学家展示着分配方案。
按照新的分类和资源分配方案,升级团队重新制定了升级计划,再次前往这些偏远星系推进升级工作。
然而,在升级过程中,又出现了新的问题。
“林翀,我们在升级过程中发现,一些星球之间存在信号干扰的问题。
这些星球距离较近,新安装的通讯设备之间相互干扰,导致通讯质量严重下降。”
升级团队再次汇报。
林翀立刻说道:“这可能是频率规划不合理造成的。
数学家们,能不能通过数学方法重新规划这些星球的通讯频率,避免干扰?”
“我们可以利用图论中的着色问题来解决这个难题。”
一位数学家说道,“把每个星球看作一个节点,星球之间的信号干扰关系看作边,如果两个星球之间存在干扰,就连接一条边。
然后,我们通过给这些节点分配不同的颜色(代表不同的通讯频率),使得相邻节点(有边相连的节点)颜色不同,这样就能避免信号干扰。”
“听起来很有意思,但具体怎么操作呢?”
技术人员问道。
“我们先构建星球之间干扰关系的图模型,然后运用图的着色算法进行计算。
在计算过程中,我们还可以考虑一些实际因素,比如不同频率的信号传播特性、设备对频率的适应性等,对算法进行优化。”
数学家详细解释道。
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于是,数学家们迅速构建图模型,并运用改进后的着色算法进行计算。
经过多次调整和优化,得到了一个合理的频率分配方案。
“按照这个频率分配方案,各个星球之间的信号干扰问题可以得到有效解决。”
数学家展示着结果。
升级团队按照新的频率分配方案重新调整通讯设备的频率,通讯质量果然得到了显着提升。
但在升级工作接近尾声时,又一个棘手的问题出现了。
“林翀,我们在对升级后的通讯网络进行整体测试时,发现不同类型星球之间的通讯兼容性存在问题。
比如,第一类星球和第三类星球之间进行数据传输时,会出现数据丢失和错误的情况。”
测试团队汇报说。
林翀严肃地说:“这是个严重的问题。
数学家们,从数据传输协议和编码方式的角度分析一下,找出问题的根源。”
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