第88章 联合优化模型(第1/2页)

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第八十八章

联合优化模型

联合优化模型的构建并非一帆风顺。苏晓团队提供的传感器物理模型详尽到令人惊叹，却也复杂得让人头皮发麻。将那些非线性的误差函数、随温度和时间漂移的参数，完美地嵌入到“星图”算法的框架内，并确保整个联合模型在数学上的收敛性和计算上的可行性，成了横亘在封瑶和徐卓远面前的一座新的技术高山。

第二天上午九点，交叉学科中心那间他们惯用的研讨室里，白板再次被密集的公式和框图占据。

“这里，传感器基线随温度的指数漂移模型，如果直接作为硬约束加入，会导致整个优化问题非凸，求解器很可能陷入局部最优，甚至不收敛。”徐卓远用马克笔点着白板上一处关键难点，眉头微锁。

封瑶凝视着那复杂的表达式，脑海中前世记忆与今世所学再次高速运转。她记得，在另一篇关于鲁棒优化的文献中，似乎提到过一种“松弛变量”和“惩罚函数”的技巧，可以将一些苛刻的硬约束转化为对目标函数的“软惩罚”，在保证精度的同时提升模型的鲁棒性和可求解性。

“或许……我们可以尝试不把它作为必须严格遵守的‘法律’，而是作为一个强烈的‘建议’？”封瑶沉吟着开口，拿起另一支颜色的笔，在白板空白处边写边解释，“我们引入一组松弛变量，允许模型在极小范围内‘违反’这个物理模型，但在目标函数里对这种违反施加一个非常大的惩罚系数。这样，既引导算法趋向于符合物理规律的最优解，又避免了因模型微小失配导致的求解失败。”

徐卓远眼睛一亮，立刻跟上她的思路：“很棒的思路！这相当于在数学的严谨和物理现实的复杂性之间，找到了一个灵活的平衡点。我们可以先基于这个框架搭建初步模型，然后用苏晓他们提供的海量历史数据进行仿真测试，根据结果再微调惩罚系数的权重。”

两人立刻投入工作，键盘敲击声和偶尔的低声讨论交织在一起，充满了专注的能量。封瑶负责核心算法的推导和实现，徐卓远则更侧重于整体架构的稳定性和计算效率的优化。他们之间的配合早已超越了简单的搭档，更像是一对共脑的默契舞者，一个眼神，一个简短的词句，就能理解对方意图，并在各自擅长的领域无缝衔接。

就在他们为一个参数优化问题陷入短暂沉思时，研讨室的门被轻轻敲响。

“进。”徐卓远头也没抬地应了一声。

门被推开，一个戴着黑框眼镜，身材清瘦，气质有些腼腆的男生探进头来，手里抱着一个厚厚的文件夹。“徐学长，封学姐，打扰了。苏晓师姐让我把这个送过来，是传感器小组整理的历史数据中，标记出的几个典型‘异常’数据片段，她说可能对你们调试算法的鲁棒性有帮助。”

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