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“各星球通信数据收集好,设定边权重,开始用图论算法找最优路径。”
负责数据收集的成员说道。
优化中,“林翀,部分星球通信流量突发变化大,排队论难应对,咋办?”
林翀思索后说:“引入自适应排队策略,实时监测流量,动态调整排队规则,适应突发变化。”
擅长策略设计的数学家行动起来,“好,设计自适应排队策略,应对流量突发变化。”
此时,文明发展中的体育事业也蓬勃兴起。
“林翀,文明融合,体育交流增多。
咋用数学优化体育赛事规划,促进体育发展?”
体育规划者问道。
林翀思索后说:“数学家们,体育能增进文明交流。
从数学角度优化赛事规划。”
擅长赛事规划的学者发言:“构建赛事规划模型。
考虑参赛队伍实力、赛程安排、场地利用等因素,用整数规划确定比赛日程和分组。
用层次分析法评估赛事影响力,优化方案。”
“咋评估队伍实力?层次分析法咋操作?”
有人追问。
学者解释:“依过往成绩、球员数据评估实力。
层次分析法把赛事目标、准则、方案分层,通过两两比较确定权重,选最优方案。”
于是,数学家们构建赛事规划模型。
“各参赛队伍数据收集好,开始用整数规划确定比赛日程和分组。”
负责数据收集的成员说道。
规划后,“林翀,赛程安排后,部分队伍连续比赛间隔短,影响竞技状态,咋调整?”
林翀思考后说:“用模拟退火算法微调赛程,保证整体赛程合理,兼顾队伍休息。”
擅长算法应用的数学家行动起来,“好,用模拟退火算法微调赛程。”
在解决协调发展、星际通信和体育赛事规划等问题时,文明发展中的农业生产面临新挑战。
“林翀,文明发展,人口增多,咋用数学优化宇宙农业生产布局,提高产量?”
农业规划负责人问道。
林翀严肃道:“数学家们,农业是基础。
从数学角度优化生产布局。”
擅长农业规划的学者发言:“用线性规划模型。
考虑星球土壤、气候、水资源等条件,以及市场需求,以产量最大、成本最低为目标,确定各星球农作物种植种类和面积。”
“咋量化土壤、气候等条件?市场需求咋预测?”
有人疑惑。
学者说:“按肥力、温度、降水等量化条件。
市场需求用时间序列分析,结合人口增长、消费趋势预测。”
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于是,数学家们建立线性规划模型优化宇宙农业生产布局。
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