贝恩也已经放弃了挣扎，把自己蜷缩成了一团像素云，委屈吧啦的缩回了角落里。“行，你忙吧。对了，再提醒你一句，如果把乔贝恩放到外网上，它也会成为最厉害的宣传利器。工具从来都是中性的，只是看怎么用。”“谢谢。对了，学姐说你报了燕北的研究生？什么时候来燕北？”
“导师让我下个月5号前去报名就行了。我可能月底去吧？”
“行，来的时候记得提前说声，我让人去接你。”
“谢谢。”
聊完后，乔源放下了电话开始沉思。
如果考虑到上层使用乔贝恩的意图在于能得到底层数据的统一视图，那么如果要让乔贝恩能更好用，似乎就要在全局优化上做文章了。毕竟局部最优跟全局最优往往是矛盾的。有了上帝视角的视野，如果还能在算法层面强化全局寻优的能力，就能对整个九百六十万平方公里的土地做出极为真实的发展推演。
乔源很清楚，乔贝恩最大的能力从来都不是凭空创造算法，而是基于现有算法逻辑的自行迭代与进化。横空出世的精卫算法、后羿算法和夸父标准其实都是这条路线。
基于这种逻辑，乔源开始思考该将哪种全局性算法融入到乔贝恩的底层结构中。
简单来说，乔源此时思考的是如何让乔贝恩拥有在真实数据基础上的，极限优化推演能力。比如让乔贝恩拥有直接预测如果a政策在b省开始落地实施，那么五年后c行业在全国的发展模式会是如何？以及对邻省def，甚至是全国财政收入会产生怎样的影响？
这就需要算法本身具备模拟一个复杂系统演变的最优化模型。
从这一点考虑，其实现在主流的全局优化算法，并没有太合适的。
经典数学优化算法局限性太大，也太过理想化。
至于智能优化算法，不管是主流的演化算法还是前沿的群体智能算法，在处理低维和静态问题上的确还行，但无法完美模拟超高维度、动态演化还具备强耦合的复杂系统。
想到这里，乔源突然想到他已经很久没有联系过的苏志坚。他家苏导可就是研究优化的。而且将噪声引入优化是基础数学思想，恰好正适合这种复杂推演模型。
毕竞在宏观推演中，现实世界本就充满了各种随机性和噪声干扰。苏志坚的算法如果能对噪声做到很好的处理，就能在混沌数据中，推演出最接近真实的结真不是乔源薄情寡义，来了燕北之后，没事儿就想不起来联系曾经这位在江大时的引路人。主要是来