麻省理工学院研究高效算法：可减小30%城市出租车规模

科技快报5月27日消息 城市地区的车辆数量是影响交通状况的重要因素。本周麻省理工学院的研究人员在《自然》杂志上发表了一篇新论文，描述了一种超高效的调度算法，表示可以将城市的出租车队规模缩减30%。

▲论文网页截图

参与研究的科学家Moe Vazife表示，他们为此设计了一种基于网络的方法。在其中，他们根据一天中城市的行程时间等信息，创建一个由多个节点和链接组成的大型网络。由此，他们可以为车队安排详细的行程计划，以寻找一个黄金数字。

他们使用了真是的纽约市曼哈顿道路网络，以及基于GPS的真实的出租车行程数据集来计算出行时间。结果显示，按照具有接近最佳服务水平的方法可将所需车队规模缩小30%。

研究人员表示，新算法只涉及出租车的调配优化，只需一个手机App就能完成，并将在此后随着自动驾驶汽车的普及而日趋成熟。

▲曼哈顿第五大街的出租车

此前有科学家用经典的“旅行商问题”来进行类似研究，但是他们发现这种方法只能解决几十辆车的问题，但难以胜任大城市需求。例如，纽约市总共约有1.35万辆出租车，每天的行程大约为50万单。这是传统方法所难以解决的。