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第99章 共铸辉煌（第2页）

“在应用复杂网络理论时，我们首先要确定两个子网络的节点和连接。

对于超远距离能量传输系统，节点可以是能量发射端、传输链路中的关键设备、能量接收端等；对于宇宙导航系统，节点可以是信号发射源、探测器、计算单元等。

连接则表示它们之间的相互作用，如能量传输对导航信号的干扰、导航信息对能量传输目标定位的影响等。

通过分析这些节点和连接的特性，构建复杂网络模型。

对于多目标优化算法，NSGA-II算法会在解空间中搜索，生成一组非支配解，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，没有一个解在所有目标上都优于其他解。

我们可以根据实际需求，从帕累托最优解中选择最合适的解作为优化方案。

例如，如果在某个任务中，能量传输稳定性更为重要，我们就选择在能量传输稳定性方面表现更优的解。”

擅长系统建模与多目标优化的数学家详细解释道。

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于是，数学家们运用复杂网络理论和多目标优化算法，对超远距离能量传输和宇宙导航系统的多技术融合进行优化。

负责复杂网络模型构建的小组深入分析两个系统的组成和相互作用，确定节点和连接，构建复杂网络模型。

“复杂网络模型构建完成了，清晰地展示了超远距离能量传输和宇宙导航系统之间的相互关系。

现在运用NSGA-II算法进行多目标优化，寻找最优的协同方案。”

负责复杂网络模型构建的数学家说道。

与此同时，在偏远星系基础建设项目中，实践应用也带来了新的思考。

“林翀，在偏远星系基础建设项目中，虽然超远距离能量传输技术解决了能源供应问题，但随着建设的推进，我们发现不同建设阶段对能量的需求模式差异很大，而且能量传输的成本效益也需要进一步优化。

我们该如何从数学角度来规划能量供应策略，实现成本效益最大化呢？”

负责基础建设能源规划的成员说道。

林翀思考片刻后说：“数学家们，这需要我们运用更精准的数学方法来规划能量供应。

大家想想办法，如何结合建设项目的特点，建立合适的数学模型来优化能量供应策略。”

一位擅长运筹学与能源规划的数学家说道：“我们可以运用动态规划和整数规划相结合的方法。

将基础建设项目按照不同阶段进行划分，每个阶段有不同的能量需求和成本约束。

运用动态规划，在每个阶段根据当前的能量状态、建设进度和成本限制，决定最优的能量供应方案，包括能量传输的功率、时间等。

同时，考虑到能量传输设备的开启和关闭等实际操作可能具有整数特性，运用整数规划来确定设备的运行状态。

例如，设备要么全功率运行，要么关闭，不存在中间状态。

通过这种方式，综合考虑能量需求、成本和设备运行状态，实现成本效益最大化。

为了更准确地预测能量需求，我们还可以运用机器学习中的时间序列预测算法，根据历史建设数据和当前建设进度，预测未来各阶段的能量需求。”

“动态规划、整数规划和时间序列预测算法具体怎么结合应用呢？”

有成员问道。

“首先，运用时间序列预测算法对未来各阶段的能量需求进行预测。

然后，将预测的能量需求作为动态规划的输入条件之一。

在动态规划的每个阶段，根据当前能量状态、预测的能量需求以及成本约束，运用整数规划确定能量传输设备的运行状态，从而得出最优的能量供应方案。

例如，在某个建设阶段，如果预测到能量需求较低，整数规划可能会决定部分能量传输设备关闭，以降低成本，同时满足建设的基本能量需求。

通过不断迭代动态规划过程，为整个基础建设项目规划出最优的能量供应策略。”

擅长运筹学与能源规划的数学家详细解释道。

于是，数学家们运用动态规划、整数规划和时间序列预测算法，为偏远星系基础建设项目规划能量供应策略。