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第113章 星耀苍穹（第4页）

通过设定合理的收益函数，让各文明在追求自身利益最大化的同时，达成一个整体最优的决策结果。

这个收益函数可以综合考虑文明的长期发展、资源利用效率等因素。”

于是，数学家们开始构建决策融合模型。

“已经设计好量化价值观和发展理念的指标体系，邀请各文明代表进行打分，准备用层次分析法确定权重。”

负责指标设计的成员说道。

在确定权重和构建博弈模型的过程中，“林翀，各文明代表对部分指标的理解存在偏差，导致打分差异较大，这影响了权重的准确性，怎么办？”

林翀思索后说：“组织各文明代表进行沟通和研讨，明确每个指标的具体含义和评估标准。

同时，对打分数据进行统计分析，去除异常值，确保权重确定的科学性。”

擅长沟通协调和数据处理的成员立刻行动，“好的，马上组织沟通研讨，处理打分数据。”

经过努力，决策融合模型初步建成。

“林翀，决策融合模型已经初步构建完成，将各文明的价值观和发展理念融入其中，并且基于博弈论设计了决策机制。

接下来可以在实际决策场景中进行测试应用。”

负责模型构建的成员说道。

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与此同时，在星际旅游线路规划方面，随着游客数量的增加和旅游需求的多样化，出现了新的问题。

“林翀，现在星际旅游的游客不仅关注安全和游玩体验，还对旅游成本比较在意。

如何在保证安全和体验的前提下，用数学方法优化旅游线路，降低成本呢？”

旅游成本优化负责人问道。

林翀认真地说：“数学家们，这是星际旅游发展中需要解决的新问题。

从数学角度思考，如何在原有的线路规划基础上，兼顾成本因素。”

擅长成本优化的数学家发言：“我们可以在改进的Dijkstra算法基础上，增加成本因素作为新的权重。

将星球间的交通费用、景点门票价格等纳入成本计算。

同时，运用线性规划的方法，在满足安全和游玩体验的约束条件下，以总成本最小化为目标，对旅游线路进行重新优化。”

“成本因素如何准确量化？线性规划中的约束条件怎么确定？”

有成员问道。

数学家解释道：“成本因素的量化需要收集各星球的相关价格数据，确保数据的准确性和时效性。

对于线性规划的约束条件，安全方面可以设定最大风险值，游玩体验可以通过游客对景点的最低满意度来衡量。

比如，要求旅游线路经过的星球环境风险等级不能超过某个值，游客对景点的综合满意度要达到一定标准。”

于是，数学家们在原有的线路规划模型中加入成本因素，运用线性规划进行优化。

“各星球的成本数据已经收集完毕，设定好成本权重和线性规划的约束条件，开始重新优化旅游线路。”

负责数据收集的成员说道。

在优化过程中，“林翀，部分星球的成本数据变化频繁，这对线路规划的实时性产生了影响，怎么解决呢？”

林翀思考后说：“建立成本数据的实时监测和更新系统，同时结合预测模型，对成本变化趋势进行预判。

在线路规划算法中，引入动态调整机制，根据成本数据的变化实时优化旅游线路。”

擅长系统开发和算法优化的数学家行动起来，“好的，搭建实时监测和更新系统，结合预测模型和动态调整机制，保证旅游线路规划的实时性。”

在解决决策融合和星际旅游成本优化问题时，个性化教育路径模型在实施过程中也遇到了挑战。

“林翀，个性化教育路径模型在实际应用中，发现不同教师对模型的理解和执行存在差异，这可能影响学生的教育效果，怎么用数学方法统一教师的教学行为呢？”

教育质量监督负责人问道。