随着与未知文明合作方案的初步确定，联盟迅速组建了多个专项团队，着手推进合作项目的实施。然而，就在各项准备工作紧锣密鼓进行之时，问题接踵而至。
“林翀，在资源调配环节遇到大麻烦了。”负责资源分配的团队负责人一脸愁容地说道，“我们按照多目标规划模型确定的资源分配方案，准备向各个合作项目输送资源。但实际操作中发现，资源运输路线的规划极为复杂。不同种类资源的运输要求不同，而且宇宙环境复杂多变，有些区域存在危险的辐射带和引力异常区，这使得找到最优运输路线变得困难重重。”
林翀皱了皱眉头，“数学家们，看来又到你们发挥作用的时候了。从数学角度想想办法，如何在考虑各种复杂因素的情况下，规划出安全且高效的资源运输路线？”
一位擅长图论与运筹学的数学家站出来说：“我们可以把宇宙空间看作一个巨大的图结构，各个星球、星系以及关键的空间节点作为图的节点，而连接这些节点的可行路径就是边。为每条边赋予不同的权重，比如考虑辐射强度、引力异常程度、运输时间等因素。然后运用图论中的最短路径算法，结合动态规划的思想，找到满足资源运输要求的最优路线。”
“这听起来可行，但实际操作起来会不会很困难？要考虑的因素这么多，计算量肯定很大。”有人担忧地问。
“确实，这需要大量精确的数据支持。我们得联合天文观测团队，获取宇宙环境的详细信息，特别是辐射带、引力异常区的位置、强度变化等数据。同时，结合资源运输的具体要求，如运输速度、安全性等级等，对模型进行优化。虽然计算量巨大，但通过分布式计算和并行算法，我们能够在可接受的时间内得出结果。”数学家信心满满地解释道。
于是，数学家们与天文观测团队紧密合作，收集了海量的宇宙环境数据。他们将这些数据与资源运输要求相结合，构建了一个复杂的宇宙运输图模型。经过数天的紧张计算和优化，终于确定了一系列资源运输的最优路线。
“大家看，这就是根据模型计算出的资源运输路线。考虑到不同资源的特性，我们为每种资源规划了专属路线，确保运输过程中的安全和高效。比如，对于易受辐射影响的资源，我们避开了强辐射区域；对于对时间敏感的资源，选择了运输时间最短的路线。”数学家展示着路线规划图说道。
然而，资源运输路线问题刚解决，技术共享方面又出现了状况。
“林翀，在与未知文明进行技术共享时，遇到了技术标准不一致的问题。”技术交流团队负责人苦恼地汇报，“我们的一些技术概念和度量标准与未知文明存在差异，这导致在技术共享过程中，双方对技术细节的理解出现偏差，严重影响了合作项目的推进。”