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然而，当他们对模型进行初步模拟时，却发现了问题。
“怎么模拟结果和实际情况有偏差呢？”一位数学家看着模拟数据，满脸疑惑。
“可能是我们在模型中对一些因素的考虑还不够细致。比如说，网络中的噪声干扰、设备的老化损耗，这些因素在实际中肯定会影响网络性能，但我们在模型里还没有充分体现。”另一位数学家分析道。
“有道理，我们得把这些因素加进去重新调整模型。”
于是，数学家们开始收集关于网络噪声、设备老化等方面的数据，并将这些因素量化后加入模型。经过一系列复杂的调整和优化，模型的模拟结果与实际情况越来越接近。
“现在模型相对准确了，我们可以用它来制定统一管理和优化策略。从资源配置方面来看，模型显示部分区域的带宽资源分配不合理，有些区域带宽闲置，有些区域却带宽紧张。”数学家指着模型数据说道。
“那我们可以根据模型的分析结果，运用线性规划的方法，重新合理分配带宽资源，提高整体利用率。”另一位数学家提议。
“好，就这么办。还有网络维护方面，模型能不能给我们一些指导？”林翀问道。
“当然可以。通过模型模拟不同设备的老化和故障概率，我们可以制定更科学的维护计划。比如，对于故障概率高且对网络影响大的设备，增加维护频率；对于相对稳定的设备，适当减少维护次数。这样既能保证网络的稳定运行，又能节省维护成本。”数学家解释道。
“那在应对突发情况方面呢？像前面遇到的宇宙射线爆发影响通讯的情况，模型能提供应对策略吗？”有人问。
“可以的。我们可以在模型中设置一些突发情况的参数，比如宇宙射线爆发的强度、持续时间等，模拟其对网络的影响。然后通过分析模拟结果，找到在突发情况下保证网络基本通讯功能的方法，比如切换备用线路、调整信号传输频率等。”数学家回答。
就在大家以为可以按照模型制定的策略顺利推进联盟通讯网络的统一管理和优化时，又出现了新的问题。
“林翀，有些区域反馈，重新分配带宽资源后，虽然整体利用率提高了，但部分原本带宽充足的区域现在出现了一些业务卡顿的情况。”负责跟进资源分配的人员汇报。
