“但是研发新型工具需要时间，而且我们还不确定这种工具是否能在复杂的星球内部环境中正常工作。”另一位专家担忧地说。

这时，一位数学家站了出来，“我们或许可以换个思路。通过对资源分布数据的数学分析，找到一种更合理的开采顺序和区域规划，尽量避开与腐蚀性物质紧密结合的部分，先开采相对容易获取的资源。这样既能保证开采效率，又能降低风险。”

“这倒是个办法，可星球内部的资源分布如此复杂，怎么通过数学分析找到最优的开采顺序和区域规划呢？”有人提出疑问。

“我们可以利用三维建模技术，将星球内部的资源分布情况转化为精确的数学模型。然后运用运筹学中的优化算法，结合开采设备的性能参数、资源价值以及风险因素等，计算出最优的开采方案。”数学家详细解释道。

在数学家的带领下，团队迅速行动起来。他们利用先进的探测设备，获取了星球内部资源分布的详细数据，并构建了高精度的三维数学模型。

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“大家看，这就是根据实际数据构建的星球内部资源分布三维模型。我们可以清晰地看到资源的分布情况以及与腐蚀性物质的结合区域。”数学家展示着模型。

通过一系列复杂的数学计算和优化算法运行，最终得出了一套开采方案。

“按照这个方案，我们先从星球的东北部区域开始开采，这里的资源相对集中且与腐蚀性物质结合较少。然后逐步向其他区域推进，同时在开采过程中，根据实际情况对开采策略进行微调。”数学家介绍道。

“这个方案听起来可行，但在实际操作中，如何确保开采设备能够按照规划的路线和顺序进行开采呢？”开采技术专家问道。

“我们可以为开采设备编写一套基于这个数学模型的智能控制程序。设备在开采过程中，通过实时反馈的数据，自动调整开采位置和方式，确保与规划方案一致。”另一位专家说道。

在确定了开采方案后，开采作业终于正式开始。在智能控制程序的引导下，开采设备按照规划的路线有序进行开采，顺利获取了大量的新型金属资源。

然而，随着开采工作的持续进行，联盟又面临着一个新的挑战——资源运输。由于这颗星球距离联盟总部较远，传统的运输方式不仅耗时较长，而且成本高昂。

“林翀，按照目前的运输方式，将开采出来的资源运回联盟，所需的时间和成本都超出了我们的预期。我们必须找到一种更高效、经济的运输方法。”负责资源运输的负责人说道。

林翀思考片刻后说道：“我们可以考虑联合其他文明，共同建立一个运输网络。通过整合各方的运输资源和技术，优化运输路线，降低运输成本。但这需要我们运用数学方法，对运输网络的布局、运输能力分配等进行精确计算。”

于是，联盟再次与周边的合作文明展开协商，并组织数学家和运输专家共同研究建立运输网络的方案。

“我们先收集各文明的运输工具数量、运载能力、航行速度以及它们所在的位置等数据。然后利用图论和线性规划的数学方法，构建一个运输网络模型，找到最优的运输路线和资源分配方案。”数学家说道。

经过数天的努力，运输网络模型建立完成。

“根据这个模型，我们可以将各文明的运输工具进行合理调配，形成一个高效的运输网络。通过优化后的路线，运输时间将缩短30%，成本降低25%。”数学家展示着模型计算结果。

各合作文明对这个方案表示认可，迅速按照方案组建运输网络，开始将开采出来的新型金属资源源源不断地运回联盟。

在解决了资源开采和运输问题后，联盟在这颗星球的开发取得了阶段性的成功。然而，宇宙拓展计划仍在继续，舰队在探索过程中又发现了一些神秘的宇宙现象，这些现象似乎与某种未知的能量波动有关，可能会对后续的探索和联盟的发展产生重大影响。

“林翀，我们在继续探索的过程中，检测到一系列奇怪的能量波动。这些波动的频率和强度都不规则，而且对我们的探测设备产生了干扰。我们初步判断，这背后可能隐藏着某种未知的宇宙机制。”舰队传来新的消息。

林翀意识到问题的严重性，说道：“密切关注这些能量波动的变化，收集尽可能多的数据传回总部。我们组织科研团队和数学家一起研究，搞清楚这些能量波动的来源和性质，以及它们对我们探索计划的潜在影响。”