第324章 模拟实战（1/2）
周六的早晨，红石庄园的书房被临时改造成了训练场地。
长桌上摆着两台笔记本电脑、一堆参考书、还有几张写满了公式的白板。
江蓓儿和白彦秋坐在桌子的两侧，神情专注。
这是他们第一次周末全天训练，模拟实战环境。
“今天做完整的48小时模拟，”江蓓儿说，“从早上八点到后天早上八点。中途可以休息，但要记录所有时间分配。”
白彦秋点头：“明白。题目呢？”
江蓓儿从文件夹里抽出三张纸：“三道题，难度递增。第一题4小时，第二题8小时，第三题36小时。和正式比赛一样，需要完成模型构建、算法设计、编程实现、结果分析和论文撰写。”
白彦秋接过题目，快速浏览：“第一题：图书馆图书推荐系统优化……这是协同过滤算法和矩阵分解的典型应用。”
“第二题：城市垃圾分类站点布局优化，”江蓓儿说，“涉及设施选址、运输路径、多目标规划。”
“第三题……”白彦秋皱起眉头，“基于气象数据和历史记录的极端天气预测模型……这个有点难。”
“难才需要练习。”江蓓儿看了眼时钟，“开始吧。八点到十二点，第一题。”
两人立刻进入状态。
书房里只剩下键盘敲击声、翻书声、和偶尔的低声讨论。
江水溶悄悄推开一条门缝，看到两个孩子专注的样子，轻轻关上了门。
“怎么样？”严隽在客厅问。
“很认真，”江水溶走回来，“像两个小科学家在做研究。”
严隽笑了：“蓓儿难得这么投入一件事。那个白彦秋……真的能跟上她吗？”
“看起来可以，”江水溶说，“虽然比不上蓓儿，但已经远远超过同龄人了。”
“那就好。”严隽摸着肚子，“宝宝今天也很安静，大概知道姐姐在忙，不捣乱。”
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上午十点，第一题完成了一半。
白彦秋遇到了一个技术难点：“用户-物品评分矩阵太稀疏了，直接用SVD分解效果不好。”
“加正则化项，”江蓓儿头也不抬，“或者用带偏置的SVD。参考flix Prize的获奖方案。”
白彦秋立刻去查资料，几分钟后找到了解决方法。
十一点半，第一题基本完成。
“测试一下推荐准确率，”江蓓儿说，“用十折交叉验证。”
白彦秋运行程序，屏幕上跳出结果：准确率78.3%。
“可以优化到80%以上，”江蓓儿看了一眼，“但时间有限，先这样。准备写论文。”
两人分工合作：江蓓儿负责方法论部分，白彦秋负责实验设计和结果分析。
十二点整，第一题准时完成。
“休息半小时，”江蓓儿宣布，“吃饭，放松，不准讨论题目。”
午餐是芳姐准备好的营养餐。两人坐在餐桌前，默默吃着。
“江蓓儿，”白彦秋忽然开口，“你平时都这么……严格地安排时间吗？”
“嗯。”江蓓儿说，“效率最大化。”
“不累吗？”
“累，但值得。”江蓓儿喝了口汤，“如果浪费时间，才是真的累。”
白彦秋若有所思地点点头。
饭后，两人在花园里散步十分钟。
江蓓儿指着庭院里的一棵老树：“看那个分形结构。”
白彦秋顺着她的手指看去：树枝的分叉、叶脉的分布，确实呈现出典型的分形特征。
“自然界充满了数学，”江蓓儿说，“只是很多人看不见。”
“你总能看见，”白彦秋说，“为什么？”
江蓓儿沉默了一会儿：“因为我在找。”
“找什么？”
“找……规律。”江蓓儿没有说实话，但也没有完全说谎，“找到规律，就能理解。理解，就能预测。预测，就能控制。”
白彦秋认真听着：“你想控制什么？”
江蓓儿看了他一眼，没回答。
十二点半，训练继续。
第二题比第一题复杂得多。
不仅涉及数学建模，还需要地理信息处理和多目标优化。
“垃圾分类站要覆盖所有居民区，又要最小化运输成本，还要考虑环境影响因素……”白彦秋在白板上画着示意图，“这是典型的多目标优化问题，可能需要Pareto最优解集。”
“用NSGA-II算法，”江蓓儿说，“多目标遗传算法，可以生成一组非支配解，让决策者根据偏好选择。”
“需要处理GIS数据，”白彦秋看着题目附带的电子地图，“居民点分布、道路网络、地形高程……”
“我来处理数据，”江蓓儿说，“你设计算法框架。”
分工再次明确。
江蓓儿快速编写Python脚本，读取地理数据，进行坐标转换和缓冲区分析。
白彦秋则研究NSGA-II的实现细节，设计适应度函数和遗传算子。
下午三点，基础模型构建完成。
“现在最大的问题是计算量，”白彦秋看着程序运行结果，“种群规模100，迭代200代，每次评估都要计算覆盖度和运输成本……可能需要几小时。”
“优化评估函数，”江蓓儿说，“用近似计算代替精确计算。另外，可以先用简化模型找到大致区域，再精细搜索。”
两人讨论着各种优化方案，时而争论，时而达成一致。
江水溶再次悄悄开门时，看到白彦秋正在白板上快速推导公式，江蓓儿在一旁指出一个错误。
“这里，拉格朗日乘子的约束条件写反了。”
“哦，对。”白彦秋立刻改正。
江水溶轻轻关上门，心里感慨：这孩子，居然能让蓓儿主动开口指导，真是不简单。
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晚上七点，第二题终于完成。
两人都露出了疲惫的神色，但眼睛依然有神。
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