在各方紧锣密鼓的筹备下，超远距离能量传输和探索通讯信号与暗物质交互成果的小规模实践应用终于拉开帷幕。
“林翀，星际科考队已经带着我们的超远距离能量传输设备和基于暗物质交互的宇宙导航系统出发了，偏远星系的基础建设项目也开始运用能量传输技术进行前期能源供应，数据正在源源不断地传回。”负责实践应用监测的成员兴奋地汇报着。
林翀脸上露出期待的神情：“太好了！数学家们，这些实践数据至关重要，能让我们更清楚成果的实际效果。大家从数学角度分析分析，看看怎么利用这些数据进一步完善技术和优化应用策略。”
一位擅长数据分析与模型优化的数学家说道：“我们先对传回的数据进行分类整理，运用统计学方法分析超远距离能量传输的稳定性、效率以及宇宙导航系统的定位精度等关键指标。通过与理论模型对比，找出实际与理论的偏差，以此为依据对模型进行修正。比如，如果能量传输效率在实际应用中低于理论值，我们可以运用回归分析，研究能量损耗与传输距离、环境因素等变量之间的关系，找出影响效率的关键因素，进而优化能量传输模型。”
“那对于宇宙导航系统的数据呢？怎么通过数据分析来优化？”另一位数学家问道。
“对于宇宙导航系统，我们可以利用误差分析方法。计算每次定位的误差，分析误差的分布规律。如果发现误差在某些特殊区域或情况下出现异常，就运用聚类分析，将这些异常数据聚类，找出导致误差异常的共同特征。然后结合突变理论和自适应控制理论，进一步优化导航模型在这些特殊情况下的参数调整策略，提高导航精度。同时，运用时间序列分析，对导航误差随时间的变化进行预测，提前采取措施避免误差积累。”擅长数据分析与模型优化的数学家详细解释道。
于是，数学家们围绕实践数据展开分析工作。负责数据分类整理的小组将接收到的超远距离能量传输和宇宙导航系统的数据按照不同的指标和场景进行分类。
“数据分类整理完成了，涵盖了能量传输的各个阶段、宇宙导航的不同区域等详细信息。现在可以运用统计学方法分析关键指标，找出实际与理论的偏差。”负责数据分类整理的数学家说道。
在对实践数据进行分析的过程中，一个关于多技术融合优化的问题出现了。
“林翀，在分析数据时我们发现，虽然超远距离能量传输和宇宙导航系统各自运行相对稳定，但在一些复杂场景下，两者之间的协同效果并不理想。比如在能量传输过程中遇到强磁场干扰时，宇宙导航系统的定位精度会受到影响，而导航偏差又可能导致能量传输的目标定位出现偏差，进而影响整个任务的完成。我们该怎么解决这个问题呢？”负责多技术协同分析的成员说道。
林翀神色凝重：“数学家们，多技术融合优化是提升整体效能的关键。大家从数学角度想想办法，如何建立多技术融合的优化模型，提高它们在复杂场景下的协同能力。”
一位擅长系统建模与多目标优化的数学家说道：“我们可以运用复杂网络理论来建立多技术融合的模型。将超远距离能量传输系统和宇宙导航系统看作复杂网络中的两个子网络，它们之间的相互作用看作网络中的连接。通过分析网络的拓扑结构和动力学特性，找到影响协同效果的关键节点和连接。例如，能量传输过程中的信号干扰与导航系统的定位偏差之间的关联就是一个关键连接。然后，运用多目标优化算法，如非支配排序遗传算法（NSGA - II），以能量传输稳定性、导航精度等为优化目标，同时考虑系统的资源限制和运行约束，对系统进行整体优化。通过调整关键节点的参数和连接的权重，提高两个系统在复杂场景下的协同能力。”
“复杂网络理论具体怎么应用呢？而且多目标优化算法如何确定最优解？”有成员问道。
“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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