十年（六）

，或许在于它如何在复杂、多变的现实中找到一条可实现的“足够好”的路径。

在叶然的鼓励下，陈越开始转变研究思路，尝试将自己的理论能力与实际问题结合。他开始与不同的企业展开合作，了解工业界在供应链、物流、决策优化等方面的实际需求。他发现，这些现实问题虽然复杂，但却充满了挑战性和吸引力。

“mensetmanus。”这句话成了陈越的信条。他决定将自己的研究带出书本和代码，直面现实中的不完美。

一次国际学术研讨会上，陈越偶然结识了一家全球知名的供应链软件提供商。这家公司正在开发一套新的路径优化系统，用于帮助物流公司提升运送效率、降低成本。陈越对这一需求产生了浓厚兴趣，主动参与到合作项目中。

在与公司团队的多次讨论中，陈越意识到，物流路径优化的核心难题在于平衡计划的确定性和执行的灵活性。如果路径规划过于刚性，一旦实际需求发生变化（比如订单数量激增或突发的交通状况），司机可能无法快速调整。而如果路径规划过于灵活，司机又可能因为缺乏明确指引而效率低下。

在深入研究这个问题后，陈越提出了一种“柔性算法”的思路。他设计了一种巧妙的算法，将司机的预先路线设置为“部分交叉重合”（overlap）。具体来说，这些交叉路线为司机提供了一定的“缓冲区”，使他们能够在总路线方向不变的情况下，根据实际需求在交叉区域内灵活调整。

陈越与团队不断完善这一算法，并用真实数据进行了模拟测试。测试结果表明，这种柔性算法在面对需求波动时表现出了显着的优势——物流效率提升了15%，运输成本则降低了约10%。更重要的是，这种方法为路径规划的优化提供了一种全新的思路。

经过两一年努力，这项研究不仅得到了工业界的高度认可，还成功发表在顶级运筹学期刊《managementscience》上。

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