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爱与否科技 来自复杂系统的出行指南( 四 )


爱与否科技 来自复杂系统的出行指南
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在模拟实验中 ， 通过让信号灯组成自组织系统 ， 通行时间减少了25% 。 汽车等候红灯时的空转现象也减少了 ， 因此尾气排放也大幅减少 。
当然 ， 这只是一个模拟 。 如果道路上有公交车辆和不同性格的司机 ， 就不知道该系统是否还会起作用 。 交通效率提高了其结果可能也会适得其反 ， 因为交通流量变好 ， 就意味着能促使更多的人开车 。 但如果街上的车辆更多 ， 也意味着 ， 汽车的排放量也就越多了 。
从预测到适应：放弃控制系统会自己变好
复杂系统的潜在问题在于大多数工程师所学的传统方法都是基于预测可控问题的 ， 他们会试图改进这些方法 。 但对于复杂系统 ， 预测几乎是没有希望的 。 当你找到最优解时 ， 问题就变了 ， 解决方案也就过时了 。 通过自组织系统 ， 人们可以有一个完全不同的方案：从预测算法到适应算法的转变 。
研究者利用自组织技术模拟了火车、地铁、公共汽车等公共交通系统的运行情况 。 它比大多数那种试图做出预测的控制机制更有效 。 通过运用适应能力强而不是预测能力强的计算机模拟方法 ， Gershenson把自组织系统当作了提高城市流动性的工具 。 尽管他提出的交通出行解决方案在大多数城市中都受到了层层阻力 ， 但他的理念还是在2016年的墨西哥城的地铁系统中得以实施 。 在这项工作中 ， 乘客会被明确地告知候车区域 ， 以便于让其他乘客顺利出站 。 在这个试点项目中 ， 上车过程中的推搡冲撞几乎得以完全消除 ， 上车时间减少了15% 。
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Improvingpublictransportationsystemswithself-organization:Aheadway-basedmodelandregulationofpassengeralightingandboardin论文页面截图（https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0190100）
墨西哥城的地铁项目也得到了一些令人吃惊的结果 。 研究者并没有想到人们会开始排队上车 ， 因为最初只是希望他们留出空间让人们下车 ， 并不是要求他们排队 。 所以这个结果是出乎意料的 ， 但是它确实有效 。 Gershenson实现了既定目标 。 但是直到系统完全运行起来 ， Gershenson等人才搞明白为什么这个方法能起作用 。
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站台上的上下车标识符|图片来源：Improvingpublictransportationsystemswithself-organization:Aheadway-basedmodelandregulationofpassengeralightingandboardin
以前 ， 游戏的规则是：如果你想进入火车 ， 你必须推人 。 如果你不推人 ， 你就上不了火车 ， 所以即使你不想推人 ， 如果你想上车 ， 你也必须推人 。 这是一个每个人都在推动的反馈 。 通过改变平台上的信号 ， Gershenson等人改变了游戏规则的目的 。 现在 ， 如果人们排队登上车 ， 就得到了一个机制 ， 在这个机制中 ， 何时上车是模糊的 。 只要知道“站在队伍第一个的人将第一个上车” 。 后面的人就没有在推人的必要了 。
当人们开始有意识或者无意地意识到这一点时 ， 那些推推搡搡的人就会受到集体的惩罚 。 人们会说：“干嘛 ， 你干嘛推我 ， 别推了！”在2007-2008年间 ， CarlosGershenson从事博士后研究工作 。 其博士后导师YaneerBar-Yam现在是MIT物理学教授、新英格兰复杂系统研究所所长 。 YaneerBar-Yam表示：“Carlos的研究提大地提高了我们对交通流自组织系统的理解水平以及自组织系统对真实世界控制和优化的能力 。 ”Gershenson说道：“重新提出了问题 ， 这是一个人所能产生的最重要的影响 。 ”
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MIT物理学教授、新英格兰复杂系统研究所所长YaneerBar-Yam|图片来源：necsi.edu


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