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第114章 星途焕彩（第4页）

于是，数学家们开始完善协调发展评估模型，增加文明特性分析模块。

“已经设计好文明特性指标体系，收集各文明相关数据，准备进行量化分析和主成分提取。”

负责数据收集的成员说道。

在量化分析和主成分提取过程中，“林翀，部分文明对特性指标数据的提供存在困难，数据不完整影响分析，怎么办？”

林翀思索后说：“与这些文明进一步沟通，了解数据缺失原因。

对于确实难以获取的数据，尝试通过相似文明类比、专家评估等方法进行估算补充，确保分析顺利进行。”

擅长沟通协调和数据估算的成员立刻行动，“好的，与相关文明沟通，通过类比和专家评估估算补充数据。”

经过努力，文明特性分析模块初步建成，开始运用决策树算法生成个性化改进策略。

“林翀，文明特性关键指标提取完成，不协调点与特性指标结合，开始用决策树算法生成个性化改进策略。”

负责模型完善的成员说道。

与此同时，在星际通信网络优化方面，随着新星球加入通信网络和通信技术的发展，出现了新的问题。

“林翀，新星球加入后，通信网络拓扑结构发生变化，原有的图论和排队论优化策略效果下降。

而且新技术带来了更高的通信要求，如何进一步优化通信网络呢？”

通信网络升级负责人问道。

林翀认真地说：“数学家们，这是星际通信发展带来的新挑战。

从数学角度思考，如何在变化的网络结构和更高要求下优化通信网络。”

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擅长网络拓扑优化的数学家发言：“我们可以引入拓扑优化算法对网络拓扑结构进行重新设计。

考虑新星球的位置、通信能力等因素，以降低传输延迟、提高网络可靠性为目标，运用拓扑优化算法寻找最优的网络拓扑结构。

同时，结合信息论原理，对通信编码进行优化，提高通信效率，满足新技术带来的更高要求。”

“拓扑优化算法具体怎么操作？信息论原理如何应用于通信编码优化？”

有成员问道。

数学家解释道：“拓扑优化算法通过对网络节点和边的增加、删除和调整，不断迭代寻找最优拓扑结构。

在操作过程中，根据网络性能指标设定目标函数和约束条件。

对于信息论原理应用于通信编码优化，我们可以利用香农定理确定信道容量，采用高效的编码方式，如低密度奇偶校验码（LDPC），在接近信道容量的情况下进行数据传输，提高通信效率。”

于是，数学家们运用拓扑优化算法和信息论原理对星际通信网络进行升级优化。

“收集新星球通信相关数据，设定拓扑优化目标函数和约束条件，开始重新设计网络拓扑结构，并优化通信编码。”

负责网络升级的成员说道。

在重新设计网络拓扑结构和优化通信编码过程中，“林翀，拓扑优化算法在迭代过程中容易陷入局部最优解，影响网络整体性能，怎么办？”

林翀思考后说：“采用模拟退火算法与拓扑优化算法相结合的方式，在迭代过程中引入一定的随机性，避免陷入局部最优。

同时，增加算法的迭代次数，扩大搜索空间，提高找到全局最优解的概率。”

擅长算法融合和优化的数学家行动起来，“好的，将模拟退火算法与拓扑优化算法结合，增加迭代次数，提高找到全局最优解的概率。”

在解决协调发展策略优化和星际通信网络升级问题时，体育赛事规划模型在实际应用中也遇到了挑战。

“林翀，体育赛事按规划举办后，发现观众满意度不高，部分比赛时间和场地安排不符合观众观看习惯。

如何用数学方法调整赛事规划，提高观众满意度呢？”

赛事改进负责人问道。

林翀思索后说：“数学家们，这是优化赛事规划的关键问题。