这是典型的多目标优化问题，可能需要Pareto最优解集。”

“用NSGA-II算法，”江蓓儿说，“多目标遗传算法，可以生成一组非支配解，让决策者根据偏好选择。”

“需要处理GIS数据，”白彦秋看着题目附带的电子地图，“居民点分布、道路网络、地形高程……”

“我来处理数据，”江蓓儿说，“你设计算法框架。”

分工再次明确。

江蓓儿快速编写Python脚本，读取地理数据，进行坐标转换和缓冲区分析。

白彦秋则研究NSGA-II的实现细节，设计适应度函数和遗传算子。

下午三点，基础模型构建完成。

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