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林思源也看了过来。
肖宿从材料中抬起头，表情平静：“我不会编程。”
“肖哥，”
周宇轩眼中燃起希望，“我这里有数学部分的核心描述，全是公式和推导，你能帮忙看看吗？”
肖宿想了想，点点头：“可以看看。”
周宇轩几乎是跳起来的，他迅速整理出一个文档，上面满是复杂的数学表达式：
“这是问题形式化的描述，这是现有方法的数学模型，这是我们的改进尝试……”
肖宿接过电脑，目光迅速扫过屏幕。
宿舍里安静得能听见窗外风吹树叶的声音。
三双眼睛盯著肖宿，看著他平静的表情，看著他偶尔微微蹙起的眉头，看著他的视线在公式间快速移动。
大约五分钟后，肖宿开口了。
“你们试图用隨机过程建模计算任务到达，然后用动態规划做分配决策？”
周宇轩眼睛一亮：
“对！
但问题在於任务到达的模式有隱蔽的周期性，而且受前一阶段计算结果的影响，不是完全隨机的。”
“这里，”
肖宿指著屏幕上一段公式，“你们假设任务到达间隔服从泊松分布，但实际数据不满足这个假设。”
“我们后来发现了，但换成其他分布模型效果更差。”
周宇轩有些苦恼地说。
肖宿沉默了一会儿，脑海中快速闪过几种可能的数学模型。
忽然，他想起了最近在数学物理中看到的一种方法。
那是研究量子场论中粒子產生与湮灭时用的工具，与他们想要达到的目的有异曲同工之妙。
“试试用点过程建模，结合hawkes过程的自激特性。”
肖宿说，“任务完成会激发新任务的產生，这符合自激过程的特徵。
然后可以用隨机微分方程描述系统状態变化。”
周宇轩愣住了。
点过程？
hawkes过程？
这些词他听都没听过。
这些全是高级统计学方面的內容。
“但我……我不太熟悉这些……”
周宇轩有些尷尬。
肖宿拿过一张草稿纸，开始快速书写。
优美的数学符號流畅地从他笔尖流出：
“设n（t）表示到时间t为止到达的任务总数，强度函数λ（t）=μ+∫??φ（t-s）dn（s），其中μ是基础强度，φ是影响函数……”
他写了整整半页公式，然后解释道：
“这样就能捕捉任务间的相互激发关係。
接下来，分配问题可以转化为一个隨机最优控制问题，目標是最小化所有节点完成时间的最大值。
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