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爱与否科技 来自复杂系统的出行指南( 二 )


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加州伯克利的CaliforniaPATH项目|图片来源：path.berkeley.edu
【爱与否科技 来自复杂系统的出行指南】Gershenson读博士时期的第一个项目就是关于自组织系统的 ， 他当时的设想是“试图让汽车车队像鸟群一样” 。 鸟群是自组织系统的一个典型例子 。 在模拟系统中实施了不同的策略 ， 其中一个策略就是自组织：比如说 ， 一个车队 ， 每一辆车都试图和他们的邻居的速度保持一致 。
鸟群算法Boids|集智百科小贴士
鸟群算法Boids是模拟鸟类群集行为的人工生命项目 ， 由克雷格·雷诺兹（CraigReynolds）于1986年开发 。
爱与否科技 来自复杂系统的出行指南
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在最简单的Bolds世界中适用的规则如下 ， 其描述了鸟群中的个体如何根据周边同伴的位置和速度移动：分离Separation：移动以避开群体拥挤处；对齐Alignment：转向群体的平均航向；靠近Cohesion：朝群体的平均位置（质心）移动 。
但结果非常失败 ， 因为一些汽车会试图先加速再减速 。 这样就会得到一些讨厌的震荡 ， 研究失败了 。 Gershenson从没把它作为能接受同行审评的论文发表 。
最有效的策略是自私 ， 每一个人都试图尽可能的快 。
其实 ， Gershenson的第一个博士生LuisEnriqueCortésBerrueco做了更加深入的研究 。 他通过博弈论和交通模拟来研究“自私”与“合作”这两种驾驶员之间的影响 。 事实证明 ， 如果道路上的车辆密度很低 ， 自私的司机会提高交通的效率 ， 但这只是在低密度的情况下如此 ， 而且也只评估了效率 。 毕竟 ， 这种司机更危险 。
爱与否科技 来自复杂系统的出行指南
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利用博弈论来研究交通出行|图片来源：TrafficGames:ModelingFreewayTrafficwithGameTheory
如果在车辆密度中等的道路上 ， 当一个驾驶员超车、别车时就会减慢后面所有人的速度 ， 效果并不好 。 不过 ， 要是道路上挤满了车 ， 自私不自私也无所谓了 ， 因为谁也动不了窝 。
博弈论|集智百科小贴士
博弈论GameTheory（亦称对策论或赛局理论）是研究理性决策者之间战略互动的数学模型Mathematicalmodels ， [1]是研究具有斗争或竞争性质现象的理论和方法 。 博弈论既是现代数学的一个新分支 ， 也是运筹学的一个重要学科 ， 在社会科学Socialscience、逻辑学Logic、系统科学Systemsscience和计算机科学Computerscience中也有应用 。
爱与否科技 来自复杂系统的出行指南
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囚徒困境是一个极为经典的博弈模型 ， 它告诉我们如果系统中每一个个体都作出对自己最有利的选择其结果可能是最坏的 。
无尽的变量：复杂模型面临的取舍
城市交通是一个复杂系统 。 模拟一辆汽车的运动轨迹很容易 ， 因为它具有均匀的速度和加速度 ， 这基本上就是高中数学 。 当然 ， 还有些其他细节 ， 比如摩擦力 ， 比如风阻等等 ， 但这些我们可以忽略不计 。
问题在于 ， 在现实世界中 ， 一辆车在未来的某一时刻会落在什么位置上 ， 不仅取决于它的速度、加速度 ， 还取决于路上是否有其他汽车、行人与自行车 。 如果其他车辆开得更慢或者更快 ， 并以此判断其危险性与跟车距离 。 这些问题之间都有很强的依赖性 。 人们无法预测一辆汽车两分钟后会到达哪里 ， 因为这取决于前方的车辆有没有及时对信号灯做出反应；有没有分心走神；路的前方有没有公交车；有没有违章停车；甚至是有没有人在擦挡风玻璃 。
事物间的相互作用定义了复杂性 。 在城市的流动性问题中 ， 相互作用非常重要 。 这还没有包含机动车驾驶员的人为因素 ， 比如 ， 分心走神、疲劳驾驶、服用药物、路怒等等 。
如果试图去简化一个问题 ， 而不考虑相互作用 。 那得到的解决方案将是非常有限的 。 在城市流动性领域中 ， 技术历史学家LewisMumford提出了这样一个说法：“增加高速公路来解决交通拥堵问题 ， 就像用放开裤腰带治疗肥胖一样 。 ”这个方案并没有解决运输需求 ， 也没有解决如何满足运输需求 。


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