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虽然最后没用上，但思路没错——有些系统看起来不一样，运行逻辑其实相通。
他换了一张草稿纸，重新画图。
这次他把城市路网简化成四个核心节点，每个节点之间的通行效率设为可变参数。
事故影响不再当作突发事件处理，而是作为权重衰减因子嵌入模型内部。
这样，整个系统就变成了一个能自我调节的网络。
他写下第一个方程组，代入初始数据，试算一遍。
结果不合理，拥堵点出现在不该出现的位置。
他停下笔。
不是公式错，是权重分配有问题。
他把刚才的计算涂掉一半，改用分段函数处理高峰波动。
早七点到九点设为加速上升段，九点后进入平缓震荡，事故影响随时间呈指数衰减。
再算一次。
这一次，模拟结果和实际观测数据接近了。
他松了口气，继续往下写。
第四步，模块求解。
他把大问题切成三块：基础流量模型、突发事件响应机制、调度优化路径。
每一块单独推导，最后用边界条件拼接起来。
过程中他发现，如果直接求最优解会陷入复杂积分运算，超出了他的能力范围。
于是他改用逼近法，先假设几种常见调度策略，比较它们的缓解效果，选出相对最好的一种。
第五步，整合答案。
他回到试卷，在答题区写下第一行字：“本题可视为非稳态网络流问题，采用分阶段建模与动态权重调整相结合的方法求解。”
然后一步一步展开。
写到第三页时，监考老师走了过来。
脚步停在他桌边。
秦天没抬头，手也没抖，继续写下一个公式。
他知道有人在看，但他现在顾不上。
他正在推最后一个模块——如何用最少的交警部署实现最大疏导效率。
这个部分没有标准答案，题目也没要求精确计算，但他还是想试试。
他想到学校门口那段常堵的十字路口，早晚高峰总有人指挥交通。
如果把那个人的位置固定下来，能不能让整体通行时间缩短百分之十？他设定了两个变量：指挥员覆盖半径、信号灯协同响应延迟。
列完式子，他忽然笑了。
因为他发现，这个问题的答案，居然和他小时候玩过的“围地盘”
游戏有点像。
谁占的位置关键，谁就能控制更多区域。
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他把这个想法写进了备注栏：“建议参考博弈论中的区域控制模型，优先占据枢纽节点。”
写完这句话，他看了眼时间。
九点四十五分。
还有十五分钟。
他翻到最后一页检查，发现前面有个单位写错了，赶紧改过来。
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