新算法让堵车不再有

                                                                       图源：Andreas Malikopoulos

       2011年，交通拥堵使得美国市民在路上总共浪费了55亿小时，以及价值1210亿美元的29亿加仑燃料。虽然十字路口和洲际公路的匝道处交通十分繁忙，但是大多数乡村公路却鲜有车流，道路占有率只有5%。

       美国能源部的橡树岭国家实验室（the Department of Energy's Oak Ridge National Laboratory）城市动力研究所（Urban Dynamics Institute ，UDI)的科学家正试图通过设计一个计算方法，来促进汽车之间的信息共享，以及汽车与诸如信号灯之类的交通控制系统之间的通信，进而减少行程时间和燃料 消耗。研究人员们设想：未来，汽车之间可以交换诸如位置，速度和目的地之类的信息，进而控制系统可以基于这些信息，为司机生成个性化指令。

       该项目首席研究员兼UDI副主任Andreas Malikopoulos解释道，“通过告诉司机最佳行驶速度，最佳车道或是最佳路线，这项技术不仅可以来除走走停停的现象，还可以提高交通安全性。在实 际应用中，作为司机的你，可能会收到诸如改变车道或路线之类的指令，来帮助你避免交通拥堵，而这些可能正是目前的GPS导航设备不能提供给你的信息。”

       研究团队首先研究的是分布式控制算法，该算法不但可以控制路面上的车辆与附近的车辆直接进行信息共享，还可以在整体上优化城市交通流。计算方法之所 以选用分布式控制算法，是因为一个城市中的所有车辆不能只与一个中央控制中心通讯，否则会使得控制中心处理海量数据，负荷超载。

       Malikopoulos补充道，“初期的研究还只是一个探索性的项目，我们还要通过模拟来验证算法是否可行。”

       在项目的第二个阶段，研究人员们会将团队研究出的算法与交通分析模拟系统联系起来，该系统对数据进行分析，来模拟城市的实际交通状况，进而预测拥堵 情况。仿真系统可以根据大量的数据来预测和规划交通流，如地区的布局和人口分布反应了司机活动情况（例如，学校及其周边地区的交通，在清晨和下午三点左右 比较繁忙。而娱乐场所附近的交通在夜晚和周末比较繁忙）。同时，模拟系统还能够根据每辆机动车的目的地和行驶线路来规划交通。
第二阶段的模拟也使得研究团队开始探索与该系统信息网络安全有关的问题，以及敦促驾驶员听从系统引导信息的措施，如电子罚单。