夜深人靜，正是開掛的絕佳時機！
系統，【遵令！】
瞬間，清冽席捲大腦，再至四肢百骸。
一天淤積的疲憊、焦躁與不安，被粗暴抹去，煙消雲散。
先前令人眼花繚亂、糾結不已的模型選擇，此刻卻一目瞭然！
莊顏龐雜知識庫中，無數子系統案例與各類數學模型自動匹配、耦合，根本無需除錯與模擬，直覺便指引著她，直奔最優解而去。
“多目標最佳化……魯棒最佳化……”莊顏筆尖飛掠，“錯了！我之前的方向完全錯了！”
“這道題的核心根本不是子系統模型的簡單堆砌，而是要在相互衝突的目標網路裡，航運效率、生態保護、防洪安全、供水穩定，找出最優協同排程！”
她拍了下自己的額頭，恍然大悟。
之前只顧著給每個子系統尋找合適的模型，卻忽略了所有子模型都必須為核心目標服務，並接受其約束。
想通此節，她毫不猶豫地將上午苦心推演的半頁目標規劃徹底劃掉！
圍繞新的核心重新篩選、匹配、構建。
寫到最初讓她滿意不已的機器學習預測模型部分時，果斷將其從核心框架中移除。
這個模型，放在當下絕對是前沿中的前沿，預測精度很高。
“但它有一個致命缺陷，”莊顏喃喃自語，“無法回答類似降雨量增加10%，閘門開度應如何調整等動態問題。”
而這類推演，恰恰是政策制定最需要。
“機器學習，只能填補資料缺口，”莊顏冷靜地判斷，“核心模型，必須換掉。”
思路一旦打通，便如江河奔湧，再無滯澀。
她越寫越興奮，越算越入迷。
寂靜深夜，鍵盤敲擊。
整整一夜，她楞是將問題重述、文獻評述、模型構建、演算法設計，搭建得清清楚楚。
框架既定，莊顏那叫一個慷慨淋漓。
這種頭腦被充分使用感覺，太爽了。
然後就發現——
卡住了。
不是思路被卡住，而是前期工作準備完畢後，就必須透過資料除錯。
翻出伊萬和娜塔莉亞整理好的初步資料集，莊顏只快速掃了幾眼，眉頭就緊緊皺了。
“粗糙，太粗糙了！”忍不住低聲抱怨。
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