十年（六）

    本科毕业后，陈越带着对运筹学的满腔热情飞往波士顿，正式开始在MIT攻读他的运筹学博士学位。查尔斯河取代了未名湖，成为他生活中新的背景，这里的空气湿润，河面倒映着城市灯光，让他在忙碌生活中偶尔驻足的瞬间多了一点向外扩展的空间。

    博士生涯的初期，陈越充满了雄心壮志。他的本科阶段已经奠定了坚实的数学与优化基础，同时也明确了自己的研究兴趣——相比于随机系统，他更喜欢、也更擅长优化理论。

    前两年时间里，陈越用一种近乎“卷”的方式，把MIT开设的所有优化方向的博士生课程学了个遍，从《数学规划导论》《非线性规划》到《整数优化》《鲁棒优化》《动态规划与最优控制》，甚至还旁听了《半定优化》这样小众的专题课。

    课堂上的丰富知识让他既充满热情，也感到压力。他希望能够通过这些扎实的理论找到自己的研究方向，于是分配时间给多个课题尝试，从理论研究到应用项目，他都投入了大量精力。然而，现实却给了他沉重的回馈——这些课题因为种种原因，无一例外地无疾而终。

    研究的失败让陈越的学术热情逐渐消磨。无论是因为问题难度超出预期、关键数据的缺失，还是模型与实际需求无法精确匹配，他都不得不一次次终止项目，转向新的尝试。然而每一次的失败，都让他感到挫败和迷茫。

    研究陷入瓶颈长期不得解答后，陈越经常会走到McGovern脑科学研究所，旁听他们的会议。这座位于他办公室所在的State   Center对面的研究所，以其在脑科学和心理学领域的前沿研究而闻名。陈越本科时的心理咨询经历让他对心理学与脑科学产生了浓厚兴趣，而他对决策优化的研究也让他对“人类大脑如何权衡复杂选择”充满好奇。

    一次会议茶歇时，陈越站在角落端着咖啡，旁听讨论的同时默默翻看手中的笔记。这时，一个笑容明朗的男生主动走了过来：“你也是心理学的吗？感觉没见过你。”

    陈越一抬头，看到一个穿着休闲的亚洲面孔，对方眼睛里带着明显的好奇和友好。他点了点头，稍稍犹豫了一下：“我是运筹学的，偶尔来听听会议。”

    “运筹学？和工业工程有关吧！”男生伸出手，自我介绍道：“我叫叶然，心理学博士，快毕业了。我们实验室其实也很需要像你们这种数学大牛帮忙建模。”

    陈越握了握他的手，低声说：“我只是对这里的研究感兴趣，来听听。”

    叶然笑了笑，眼里带着点调侃：“那就没事多过来，多段跨学科合作总是好事。”

    叶然的外向和幽默与陈越的安静形成了鲜明的对比。他的科研项目涉及心理学和工业界的跨领域合作，性格热情大方的他常常活跃在各类项目和社交场合中，而这与陈越的专注和内向形成了一种微妙的互补。

    两人熟悉后，叶然开始频繁地将陈越拉入各种学术讨论。有一次，叶然带陈越参加了一场关于决策行为与选择偏好的跨学科项目会议。在会上，叶然向陈越抛出了一个问题：“你们运筹学的优化理论很厉害，但这些理论在复杂人类行为的建模中，怎么落地？”

    “理论与现实之间，确实有很大的鸿沟。”陈越承认。

    “其实，不妨试试我们的校训——‘Mens   et   Manus’，to   mind   and   hand。理论与实际结合，才能真正找到有价值的方向。”叶然拍了拍陈越的肩膀，眼里带着鼓励的光芒，“不一定要在理论的路上一条道走到黑，试着结合工业界的需求，可能会找到新的突破。”

    叶然的话让陈越陷入了深深的思考。运筹学，这个他痴迷的领域，表面上是数学建模与优化求解的游戏，但实际上，它始终与现实世界紧密相连。理论和应用，就像运筹学的灵魂与rou体，缺一不可。

    陈越意识到，过分执着于理论的完美解法，往往会忽视其应用的价值。理论上的最优解，也许可以作为学术上的灯塔，但如果无法在实际中运用，那它的意义便会大打折扣。而运筹学的真正魅力，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。

    “Mens   et   Manus。”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著的优势——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《Management   Science》上。

    论文被正式接收的那天晚上，陈越又一次来到查尔斯河边。夜晚的河水在城市灯光的映衬下微微波动，带着一种宁静的力量。身后的校区灯火通明，河对岸的波士顿市区映照在水面上，勾勒出城市与自然流动的边界。

    陈越低头看着查尔斯河，那些交叉重合的水波让他联想到司机路径上的“overlap”，柔性算法的关键设计正是从这种交叉中找到平衡。或许，他的学术与人生也如这河水般，总在不同的轨迹中寻找交汇的可能性。

    他闭上眼，脑海中闪过那些曾经的挫折——高中时的困顿、博士初期的迷茫、研究瓶颈中的失落——们似乎都在这一刻远去，就像河水一样流向他看不见的远方。

    “这只是开始。”陈越对自己低声说。

    春风拂过，水波轻漾，他知道，他还有更长的路要走，而他正在变得比以往任何时候都更加笃定。