“我們後來發現了，但換成其他分佈模型效果更差。”周宇軒有些苦惱地說。
肖宿沉默了一會兒，腦海中快速閃過幾種可能的數學模型。
忽然，他想起了最近在數學物理中看到的一種方法。
那是研究量子場論中粒子產生與湮滅時用的工具，與他們想要達到的目的有異曲同工之妙。
“試試用點過程建模，結合 Hawkes 過程的自激特性。”
肖宿說，“任務完成會激發新任務的產生，這符合自激過程的特徵。然後可以用隨機微分方程描述系統狀態變化。”
周宇軒愣住了。
點過程？
Hawkes過程？
這些詞他聽都沒聽過。
這些全是高階統計學方面的內容。
“但我……我不太熟悉這些……”
周宇軒有些尷尬。
肖宿拿過一張草稿紙，開始快速書寫。
優美的數學符號流暢地從他筆尖流出：
“設 N(t) 表示到時間 t 為止到達的任務總數，強度函式 λ(t) = μ + ∫?? φ(t-s)dN(s)，其中 μ 是基礎強度，φ 是影響函式……”
他寫了整整半頁公式，然後解釋道：
“這樣就能捕捉任務間的相互激發關係。接下來，分配問題可以轉化為一個隨機最優控制問題，目標是最小化所有節點完成時間的最大值。可以用 Halton-Jacobi-Belln 方程，但在高維情況下需要簡化……”
周宇軒聽得半懂不懂，但核心思路他抓住了。
用更精確的數學模型來描述任務到達過程，然後用最佳化理論解決分配問題。
“我這裡有一些現成的點過程工具包，”周宇軒興奮地說，“我馬上試試！”
接下來的一個小時裡，宿舍變成了一個小型的研究現場。
周宇軒在電腦上瘋狂程式設計，肖宿偶爾在紙上寫下新的公式建議。
陳林和林思源則完全成了旁觀者，看著螢幕上那些看不懂的程式碼和數學公式。
“搞定！”
周宇軒突然大喊一聲，“初步模擬結果……我的天！預測準確率提高了12%！整體效率提升預估能達到35%！”
陳林和林思源湊過去看，雖然看不懂具體資料，但周宇軒臉上狂喜的表情說明了一切。
“肖哥，你太神了！”
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