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。负责时间序列预测的小组收集基础建设项目的历史数据，运用时间序列预测算法预测未来各阶段的能量需求。
“基础建设项目的历史数据收集好了，时间序列预测算法运行完成，预测出了未来各阶段的能量需求。现在将这些预测数据作为输入，运用动态规划和整数规划为项目规划能量供应策略。”负责时间序列预测的数学家说道。
在对多技术融合进行优化以及为偏远星系基础建设项目规划能量供应策略的过程中，星际科考队也传来了新的消息。
“林翀，星际科考队在执行任务过程中，发现了一些关于暗物质分布的新线索，这些线索可能对我们进一步完善基于暗物质交互的宇宙导航系统有重要意义。但这些线索比较零散，需要从数学角度进行整理和分析，挖掘其中潜在的规律。”负责科考数据收集的成员说道。
林翀眼中闪过一丝惊喜：“数学家们，这是个重要发现。大家从数学角度想想办法，如何运用数据分析方法，从这些零散线索中提取有价值的信息，完善宇宙导航系统。”
一位擅长数据挖掘与模式识别的数学家说道：“我们可以运用聚类分析和关联规则挖掘的方法。首先，将这些关于暗物质分布的零散线索按照不同的特征进行聚类，比如暗物质密度、分布区域的几何形状等。通过聚类，将相似的线索归为一类，便于发现其中的共同模式。然后，运用关联规则挖掘，寻找不同聚类之间以及聚类与宇宙导航系统现有参数之间的关联关系。例如，发现某种暗物质分布模式与导航信号特征之间的潜在关联，从而为调整导航模型提供依据。同时，运用机器学习中的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对暗物质分布数据进行特征提取和模式识别，进一步挖掘潜在规律，提高导航系统对暗物质分布变化的适应性。”
“聚类分析、关联规则挖掘和深度学习算法具体怎么应用呢？而且怎么验证挖掘出的规律的可靠性？”有成员问道。
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