然而，当他们将综合影响模型应用到实际模拟中时，发现了新问题。

“林翀，模拟结果显示，虽然综合影响模型能给出理论上的调整方案，但实际操作中，有些调整相互矛盾，无法同时实现。比如，为适应强引力对能源装置加固的要求，会影响其散热效率，与应对高温环境的散热策略冲突。”负责模拟验证的数学家苦恼地说道。

林翀皱起眉头，“看来我们得重新审视这些调整策略，找到更合理的平衡方案。数学家们，大家再想想办法。”

一位擅长优化与平衡分析的数学家思考片刻后说：“我们可以引入权重系数来平衡不同环境因素对各应用的影响。根据联盟内不同星球环境的常见组合和重要性，为引力、磁场、温度等因素赋予不同的权重。然后运用多目标优化算法，在保证各应用基本性能的前提下，找到最优的调整策略组合。”

大家纷纷表示赞同，立刻开始为各环境因素确定权重系数。经过一番调研和讨论，他们根据联盟内各星球的实际情况，确定了一套权重系数。

“好，权重系数确定了。我们运用多目标优化算法，以能源转换效率、材料合成质量、虫洞稳定性等为目标函数，结合环境因素权重，进行优化计算。”擅长多目标优化算法的数学家说道。

经过多次计算和调整，多目标优化算法给出了一组较为理想的调整策略组合。

“看，按照这组调整策略，在不同环境组合下，各应用都能保持较好的性能。虽然不能达到每种环境单独优化时的最佳效果，但整体上实现了平衡，能满足联盟大多数星球的应用需求。”负责算法计算的数学家兴奋地汇报。

解决了环境适应性问题后，探索团队又面临与联盟现有科技体系融合的挑战。

“林翀，联盟现有的科技体系庞大且复杂，我们的这些新应用成果要与之融合，涉及到技术标准、接口规范等一系列问题。从数学角度，该怎么解决呢？”负责科技融合的成员问道。

林翀思索片刻后说：“我们可以把现有科技体系和新应用成果看作两个相互关联的网络结构。运用图论的方法，分析它们之间的节点（技术模块）和边（技术关联），找到最佳的融合方式。”

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