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林翀思考后说：“建立数据动态更新机制，实时跟踪数据变化，定期重新求解，保证方案时效性。”
擅长机制建立的成员行动起来，“好，建立动态更新机制，定期重新求解。”
此时，资源回收利用效率低的问题也摆到了面前。
“林翀，资源回收利用效率咋用数学方法提高呢？”资源管理负责人问道。
林翀思索后说：“数学家们，这资源回收利用可关乎文明可持续发展，从数学角度想想招儿。”
擅长资源优化数学的学者发言：“构建资源回收优化模型。考虑资源种类、回收成本、回收技术难度、市场需求等因素，用整数规划确定最佳回收方案，提高回收效率和经济效益。”
“咋量化这些因素呢？整数规划咋操作？”有人追问。
学者解释：“按资源价值、技术复杂程度等量化因素。整数规划对回收量、处理方式等变量取整数值，求解最优方案。”
于是，数学家们构建资源回收优化模型。“相关因素数据收集好，量化因素，开始用整数规划求解。”负责数据收集的成员说道。
求解后，“林翀，模型给出的方案在实际执行中，因技术限制有些回收环节难实现，咋调整？”
林翀思索后说：“结合技术发展规划，调整模型约束条件，重新求解，使方案符合实际技术水平。”
擅长模型调整的成员行动起来，“好，结合技术规划，调整约束条件。”
随着国际关系博弈模型的构建，新的情况出现了。
“林翀，这模型虽然能分析出理论上稳定的外交关系状态，但在实际外交中，各文明的情感因素、历史恩怨等很难用数学量化，可这些又对决策影响挺大，咋处理呢？”外交策略制定者苦恼地说道。
林翀皱了皱眉，思考片刻后说：“数学家们，这确实是个难题。大家想想，咋把这些难以量化的因素融入模型，让模型更贴合实际外交情况。”
擅长模糊数学与外交的数学家发言：“我们可以引入模糊数学的方法。对于情感因素、历史恩怨等，通过构建模糊隶属函数来量化。比如，根据文明间历史冲突的频率、严重程度等，设定不同的隶属度来表示历史恩怨的程度。然后将这些模糊量化后的因素，作为调整博弈模型收益函数的参数，使模型在决策分析中能综合考虑这些因素。”
