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第112章 星梦成真（第6页）

对于一些特殊项目，在统一标准的基础上，根据其特点进行适当调整，确保成本效益函数能够准确反映每个项目的实际情况。”

擅长标准制定和协调的成员立刻行动，“好的，马上组织经济分析师进行研讨，统一计算标准和方法。”

经过一系列努力，基于成本效益分析的资源分配方案确定下来。

“林翀，新的资源分配方案已经确定，在保障资源合理分配的同时，有效控制了项目成本。

接下来按照新方案执行项目。”

负责方案实施的成员说道。

与此同时，在运用有限元分析方法优化超大型宇宙交通枢纽结构稳定性的过程中，又出现了新的问题。

“林翀，经过多次结构调整和有限元分析，虽然应力集中问题得到了缓解，但整个交通枢纽的质量增加了不少，这可能会影响其在宇宙中的运行性能，比如能耗和机动性。

如何在保证结构稳定性的前提下，降低交通枢纽的质量呢？”

工程技术改进负责人苦恼地问道。

林翀神色凝重，“数学家们，这是我们优化结构过程中需要平衡的关键问题。

大家从数学角度思考，如何在稳定性和质量之间找到最优解。”

擅长多目标优化的数学家发言：“我们可以构建一个多目标优化模型，将结构稳定性和质量作为两个目标函数。

同时考虑材料特性、结构布局等约束条件，运用多目标进化算法，如非支配排序遗传算法（NSGA-II），在满足结构稳定性要求的基础上，尽量降低交通枢纽的质量。”

“多目标进化算法具体怎么操作呢？如何保证找到的解是最优的呢？”

有成员好奇地问道。

数学家解释道：“多目标进化算法通过模拟生物进化过程，在解空间中搜索多个非支配解，也就是帕累托最优解。

这些解在不同目标之间达到了一种平衡，不存在一个解在所有目标上都优于其他解的情况。

我们从这些帕累托最优解中，根据实际需求和工程经验，选择最合适的方案。

为了保证找到的解尽可能接近最优，我们可以增加算法的迭代次数，扩大搜索空间，同时对算法的参数进行合理调整。”

于是，数学家们运用多目标优化模型和NSGA-II算法对交通枢纽结构进行优化。

“多目标优化模型已经构建完成，开始运用NSGA-II算法进行求解，寻找稳定性和质量之间的最优平衡。”

负责算法运行的成员说道。

在运用多目标优化模型求解的过程中，“林翀，算法在迭代过程中收敛速度较慢，这会花费大量的时间和计算资源，有没有办法加快收敛速度呢？”

林翀思考后说：“尝试采用一些加速收敛的策略，比如引入精英保留策略，将每一代中的优秀解直接保留到下一代，避免优秀解的丢失。

同时，对算法的交叉和变异算子进行调整，适当增加交叉概率和变异概率，提高算法的搜索效率，加快收敛速度。”

擅长算法优化的数学家应道：“明白，我这就调整算法，采用精英保留策略，优化交叉和变异算子。”

经过调整，算法的收敛速度明显加快。

“林翀，算法收敛速度加快了，已经得到一组帕累托最优解。

接下来根据实际需求和工程经验选择合适方案。”

负责算法运行的成员说道。

工程技术人员和数学家们一起，结合交通枢纽的实际运行需求，对帕累托最优解进行分析。

“从这组解中，我们发现这个方案在保证结构稳定性满足要求的前提下，能最大程度降低质量，对能耗和机动性的影响最小。

就选这个方案进行后续设计。”

工程技术负责人说道。

在语言工具优化方面，通过聚类分析和关联规则挖掘，以及结合自然语言处理技术，对用户需求有了清晰的认识。

“林翀，根据分析结果，我们发现不同聚类的用户对语言工具的功能需求差异明显。