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在对实践数据进行分析的过程中，一个关于多技术融合优化的问题出现了。
“林翀，在分析数据时我们发现，虽然超远距离能量传输和宇宙导航系统各自运行相对稳定，但在一些复杂场景下，两者之间的协同效果并不理想。比如在能量传输过程中遇到强磁场干扰时，宇宙导航系统的定位精度会受到影响，而导航偏差又可能导致能量传输的目标定位出现偏差，进而影响整个任务的完成。我们该怎么解决这个问题呢？”负责多技术协同分析的成员说道。
林翀神色凝重：“数学家们，多技术融合优化是提升整体效能的关键。大家从数学角度想想办法，如何建立多技术融合的优化模型，提高它们在复杂场景下的协同能力。”
一位擅长系统建模与多目标优化的数学家说道：“我们可以运用复杂网络理论来建立多技术融合的模型。将超远距离能量传输系统和宇宙导航系统看作复杂网络中的两个子网络，它们之间的相互作用看作网络中的连接。通过分析网络的拓扑结构和动力学特性，找到影响协同效果的关键节点和连接。例如，能量传输过程中的信号干扰与导航系统的定位偏差之间的关联就是一个关键连接。然后，运用多目标优化算法，如非支配排序遗传算法（NSGA - II），以能量传输稳定性、导航精度等为优化目标，同时考虑系统的资源限制和运行约束，对系统进行整体优化。通过调整关键节点的参数和连接的权重，提高两个系统在复杂场景下的协同能力。”
“复杂网络理论具体怎么应用呢？而且多目标优化算法如何确定最优解？”有成员问道。
“在应用复杂网络理论时，我们首先要确定两个子网络的节点和连接。对于超远距离能量传输系统，节点可以是能量发射端、传输链路中的关键设备、能量接收端等；对于宇宙导航系统，节点可以是信号发射源、探测器、计算单元等。连接则表示它们之间的相互作用，如能量传输对导航信号的干扰、导航信息对能量传输目标定位的影响等。通过分析这些节点和连接的特性，构建复杂网络模型。对于多目标优化算法，NSGA - II算法会在解空间中搜索，生成一组非支配解，也就是帕累托最优解。这些解在不同目标之间达到了一种平衡，没有一个解在所有目标上都优于其他解。我们可以根据实际需求，从帕累托最优解中选择最合适的解作为优化方案。例如，如果在某个任务中，能量传输稳定性更为重要，我们就选择在能量传输稳定性方面表现更优的解。”擅长系统建模与多目标优化的数学家详细解释道。
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