，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。
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