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——‘mensetmanus’，tomindandhand。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肉体，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。

“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

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