怎样办理交通堵塞？请收下复杂体系科学家的办理方案

交通出行险些困扰着每一个生存在大都会中的住民，这一点在环球范围内险些没有例外。墨西哥国立自治大学的盘算机科学家Carlos Gershenson。通过他的研究履历告诉我们，不要试图通过一两个简朴的变量来模拟真实的交通出行场景。与其去精准地推测将来的交通变革，不如让体系可以或许本身顺应变革。Carlos Gershenson在Quanta Magazine的采访中指出：假如想管理都会交通，让交通体系可以或许做到自顺应和自构造比试图控制交通要好很多。

编译 | Leo

没事，各人都堵在路上呢

墨西哥的首府墨西哥城因其独特出色的博物馆、美食与文化资源而著名于世。不外，墨西哥城拥堵的交通也同样着名。这座都会拥有 2200 万生齿和 600 万辆汽车。很多人的上放工通勤时间是2小时。迟到也是家常便饭，上学、开会迟到个非常钟、一刻钟也没什么大不了的。

在墨西哥城，人们的出行方式是一个复杂的题目。这个题目也是墨西哥国立自治大学的盘算机科学家Carlos Gershenson在已往的二十年间最喜欢研究的题目。Carlos Gershenson供职于墨西哥国立自治大学应用数学与体系研究所和复杂性科学中央。他给出的最根本的一条发起就是：我们无法简朴地用一两个变量就对交通题目加以概括，生存在墨西哥城的住民代表了全天下半数生齿所面临的交通出行题目。

墨西哥国立自治大学的盘算机科学家 Carlos Gershenson | 图片泉源：www.quantamagazine.org

Gershenson以为，假如想办理一个复杂的题目，科学家就须要放弃传统的研究方法，转而去探求新的研究方法来应对不停变革的挑衅。2016年，他在 美国麻省理工学院（MIT） 和东北大学继承客座传授时曾写道：“科学和工程都假定天下是可推测的，我们只要能找到得当的天然法则就可以预见将来……但从对复杂体系的研究来看，这种假设是错误的。”

假如想办理交通题目，就要学会用新的观点来对待复杂体系。

都会交通：复杂科学的练兵场

研究都会交通是一个实现、实验理论的完善方式。对于有工程学和哲学配景的Gershenson来说，他也乐于开发新的概念，也乐于使用这些概念来办理题目大概构建体系。

在20世纪90年代末期，Gershenson在 Arturo Rosenblueth基金会读盘算机工程专业时，对人工智能产生了爱好，从当时开始，他就着迷于复杂性题目。厥后，他在萨塞克斯大学攻读进化和顺应体系的硕士学位。但他在Free University in Brussels读博士时，他的爱好点又重新回到了自构造体系。

Design and Control of Self-organizing Systems（自构造体系的计划与控制）该书试图提供一种能处理处罚复杂性题目的通用方法

只要构建了一个体系，开发出来的新概念中就会出现一些毛病。也碰面临着一些你没有预见到的题目，这须要去完满对概念的明白，并加以修正。答案总是会带来新的挑衅，只要办理了这些挑衅，就可以回过头来，让概念更加完备。

应当从理论走到实践，再转头去完满理论。

在20世纪90年代，加州大学伯克利分校也开发了一个研究汽车车队的项目。墨西哥著名工程师Luis Agustín álvarez-icaza到场了该项目。他曾致力于主动化车队的开发。在这一项目中，汽车可以以88km/h的速率一辆紧挨一辆地进步，并以此来进步高速公路的通行本事。Luis Agustín álvarez-icaza做得很乐成，但是由于保险公司的缘故，这个项目无法推广。风趣的是，过了20年，如今的主动驾驶公司也面临同样的题目——保险公司也给了他们束缚限定。

加州伯克利的 California PATH 项目 | 图片泉源：path.berkeley.edu

Gershenson读博士时期的第一个项目就是关于自构造体系的，他当时的假想是“试图让汽车车队像鸟群一样”。鸟群是自构造体系的一个典范例子。在模拟体系中实验了差别的计谋，此中一个计谋就是自构造：比如说，一个车队，每一辆车都试图和他们的邻车保持速率同等。

鸟群算法Boids | 集智百科小贴士

鸟群算法Boids是模拟鸟类聚集活动的人工生命项目，由克雷格·雷诺兹（Craig Reynolds）于1986年开发。

在最简朴的Bolds天下中实用的规则如下，其形貌了鸟群中的个体怎样根据周边搭档的位置和速率移动：分离 Separation：移动以避开群体拥挤处；对齐 Alignment：转向群体的均匀航向；靠近 Cohesion：朝群体的均匀位置（质心）移动。

但效果非常失败，由于一些汽车会试图先加速再减速。如许就会得到一些讨厌的震荡，研究失败了。Gershenson从没把它作为能继承偕行审评的论文发表。

最有用的计谋是自私，每一个人都试图尽大概的快。

着实，Gershenson的第一个博士生Luis Enrique Cortés Berrueco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“相助”这两种驾驶员之间的影响。究竟证明，假如蹊径上的车辆密度很低，自私的司机遇进步交通的服从，但这只是在低密度的环境下云云，而且也只评估了服从。究竟，这种司机更伤害。

使用博弈论来研究交通出行 | 图片泉源：Traffic Games: Modeling Freeway Traffic with Game Theory

假如在车辆密度中等的蹊径上，当一个驾驶员超车、别车时就会减慢反面全部人的速率，效果并不好。不外，要是蹊径上挤满了车，自私不自私也无所谓了，由于谁也动不了窝。

博弈论 | 集智百科小贴士

博弈论Game Theory（亦称对策论或赛局理论）是研究理性决议者之间战略互动的数学模子 Mathematical models ，[1]是研究具有斗争或竞争性子征象的理论和方法。博弈论既是当代数学的一个新分支，也是运筹学的一个紧张学科，在社会科学、逻辑学、体系科学 和盘算机科学中也有应用。

囚徒逆境是一个极为经典的博弈模子，它告诉我们假如体系中每一个个体都作出对本身最有利的选择，其效果大概是最坏的。

无尽的变量：复杂模子面临的弃取

都会交通是一个复杂体系。模拟一辆汽车的活动轨迹很轻易，由于它具有匀称的速率和加速率，这根本上就是高中数学。固然，尚有些其他细节，比如摩擦力，比如风阻等等，但这些我们可以忽略不计。

题目在于，在实际天下中，一辆车在将来的某一时间会落在什么位置上，不但取决于它的速率、加速率，还取决于路上是否有其他汽车、行人与自行车。假如其他车辆开得更慢大概更快，并以此判定其伤害性与跟车隔断。这些题目之间都有很强的依靠性。人们无法推测一辆汽车两分钟后会到达那里，由于这取决于火线的车辆有没有实时对信号灯做出反应；有没有分心走神；路的火线有没有公交车；有没有违章停车；乃至是有没有人在擦挡风玻璃。

事物间的相互作用界说了复杂性。在都会的活动性题目中，相互作用非常紧张。这还没有包罗机动车驾驶员的人为因素，比如，分心走神、疲屈驾驶、服用药物、路怒等等。

假如试图去简化一个题目，而不思量相互作用。那得到的办理方案将黑白常有限的。在都会活动性范畴中，技能汗青学家Lewis Mumford提出了如许一个说法：“增长高速公路来办理交通拥堵题目，就像用放开裤腰带治疗肥胖一样。”这个方案并没有办理运输需求，也没有办理怎样满意运输需求。

复杂体系建模 | 集智百科小贴士

复杂体系建模是指接纳复杂体系的根本方法，比如神经网络建模、基于主体的建模方法、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法应用在社会科学网络中，为社会科学中的非平衡体系的动态分析提供了理论支持。

开发一个复杂体系，须要思量哪些因素取决于你想要做什么样的模子，假如你盼望你的模子可以推测将来，那么你确实须要包罗很多细节。假设，假如为墨西哥城的交通建模，那么就须要知道一天里每个小时有多少量车；沿哪条蹊径行驶；均匀加速率是多少；是否在下雨等等。很多因素都会影响交通流量，就要尽大概多的添加细节。

但假如盼望模子能用于明白一个体系就富足了，而不是要做推测。那么在很多环境下，一个高度抽象的模子是管用的。Gershenson曾把模拟步伐做得很复杂，由于他盼望能尽大概地真实。但厥后Gershenson开始做更简朴、更加抽象的模拟步伐，比如，汽车可以无穷加速，车辆之间的空间是对称的，这些环境在实际中是不存在的。但纵然做了如许的简化，通过模拟实验，人们仍然在都会交通中发现了6-10个相变。当车辆密度增长时，速率、车流是怎样发生剧烈变革的。假如模子过于复杂，就看不到这一点。

即便做过模拟实验，墨西哥城也有一些独特之处。根据差别的评价指标，墨西哥城的活动性都是最差的。研究团队和当局当局的接洽更加密切。因此，Gershenson等人可以试图左右正在订定的决定和改进方案。

自构造的信号灯体系：高效环保还省心

Gershenson在墨西哥城用交通讯号灯做了一个可以加速通勤服从和淘汰尾气排放的项目。交通讯号灯体系通常按照被以为高效的方式定时、编程的。

Self-Organizing Traffic Lights 论文页面截图（https://arxiv.org/abs/nlin/0411066）

为了保持车辆行驶去调和全部的信号灯是一个题目。由于要调和的影响因素越多，须要的盘算量也就越大。这一题目是在一连变革的，由于车辆的增减是无法推测的。每个交通讯号灯能拦下的汽车精确数字在不停地变革。即便你测得的是均匀每分钟能拦截下13辆车。但实际大概是，一分钟20辆车，另一分钟6辆车。研究者原来想优化交通流量，但是优化算法的盘算要求非常高，以是要用顺应性算法。

自构造的交通讯号灯有传感器。通过修改信号灯的时间来应对流入的交通流量。这种算法不是在作推测，而是在不停地顺应交通流量的变革。假如算法能顺应精致化的需求，就不会出现汽车等红灯时发动机空转的征象，车辆等红灯的唯一缘故原由就是有其他车辆在过马路。

交通讯号灯告诉我们该做什么。如今有了传感器，汽车也可以告诉交通讯号灯做什么。

自构造 | 集智百科小贴士

自构造（Self-organization）， 在社会科学中也被称为自发秩序，是指一种开端于初始无序体系的部分元素之间的局部相互作用、所产生出某种情势的团体秩序的过程。终极形成的自构造是完全分散的，分布在体系的全部组件中。因此，自构造通常是坚固的，可以或许生存下来大概自我修复严峻的干扰。

假如一排排的车辆能不绝地穿过一个又一个十字路口，Gershenson等人以为路口出现绿色波浪（green waves）。如许的体系就可以促进绿色波浪的出现。研究者并不是在编程时，在体系中写下“将会出现一个绿色波浪，速率会如许慢下来”。而是交通体系本身就发生了绿色波浪，这都是自构造体系，由于在十字路口，信号灯之间不会交换。

这是一种隐式的控制体系的方法。由于在控制论中，人们想要能确定地知道将来会发生什么，但是在这种清况下，人不须要告诉体系办理方案是什么。但是由人计划的交互体系会不停地探求符合的办理方案。

在模拟实验中，通过让信号灯构成自构造体系，通行时间淘汰了25%。汽车等待红灯时的空转征象也淘汰了，因此尾气排放也大幅淘汰。

固然，这只是一个模拟。假如蹊径上有公交车辆和差别性格的司机，就不知道该体系是否还会起作用。交通服从进步了其效果大概也会拔苗助长，由于交通流量变好，就意味着能促使更多的人开车。但假如街上的车辆更多，也意味着，汽车的排放量也就越多了。

从推测到顺应：放弃控制体系会本身变好

复杂体系的埋伏题目在于大多数工程师所学的传统方法都是基于推测可控题目的，他们会试图改进这些方法。但对于复杂体系，推测险些是没有盼望的。当你找到最优解时，题目就变了，办理方案也就逾期了。

通过自构造体系，人们可以有一个完全差别的方案：从推测算法到顺应算法的变化。研究者使用自构造技能模拟了火车、地铁、公共汽车等公共交通体系的运行环境。它比大多数那种试图做出推测的控制机制更有用。

通过运用顺应本事强而不是推测本事强的盘算机模拟方法，Gershenson把自构造体系当作了进步都会活动性的工具。只管他提出的交通出行办理方案在大多数都会中都受到了层层阻力，但他的理念照旧在2016年的墨西哥城的地铁体系中得以实验。在这项工作中，搭客会被明白地告知候车地区，以便于让其他搭客顺遂出站。在这个试点项目中，上车过程中的推搡冲撞险些得以完全消除，上车时间淘汰了15%。

Improving public transportation systems with self-organization: A headway-based model and regulation of passenger alighting and boardin 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效果。研究者并没有想到人们会开始列队上车，由于最初只是盼望他们留出空间让人们下车，并不是要求他们列队。以是这个效果是出乎料想的，但是它确实有用。Gershenson 实现了既定目的。但是直到体系完全运行起来，Gershenson等人才搞明白为什么这个方法能起作用。

站台上的上下车标识符 | 图片泉源：Improving public transportation systems with self-organization: A headway-based model and regulation of passenger alighting and boardin

从前，游戏的规则是：假如你想进入火车，你必须推人。假如你不推人，你就上不了火车，以是纵然你不想推人，假如你想上车，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。如今，假如人们列队登上车，就得到了一个机制，在这个机制中，何时上车是含糊的。只要知道“站在队伍第一个的人将第一个上车”。反面的人就没有在推人的须要了。

当人们开始故意识大概偶然地意识到这一点时，那些推推搡搡的人就会受到团体的处罚。人们会说：“干嘛，你干嘛推我，别推了！”

在2007-2008年间，Carlos Gershenson从事博士后研究工作。其博士后导师Yaneer Bar-Yam如今是MIT物理学传授、新英格兰复杂体系研究所所长。Yaneer Bar-Yam表现：“Carlos的研究极大地进步了我们对交通流自构造体系的明白水平以及自构造体系对真实天下控制和优化的本事。” Gershenson说道：“重新提出了题目，这是一个人所能产生的最紧张的影响。”

MIT物理学传授、新英格兰复杂体系研究所所长Yaneer Bar-Yam | 图片泉源：necsi.edu

从社会态度到人工智能：复杂体系的困难在体系之外

通过研究不怜悯景下的复杂性题目，Gershenson以为进步都会活动性的最大挑衅不是来自科学，而是来自政治和社会。

假如说要“改善都会交通”，每个人都会同意的。没有人乐意继承我们如今的生存方式——环境污染、经济丧失、时间浪费、压力加大等等。喊标语，每个人都会同意。但是具体到做什么的时间，每个人又都差别意了。

以是，Gershenson以为最大的挑衅是怎样发展出调和机制，来调和当局、公司、学术界与社会其他部分提出的办理方案。有识之士正在积极让差别的部分到场进来，当局部分的人也正在尽大概快地给出方案。但是这些事变仍然须要几年的时间。而且，社会环境恶化得更快。

Gershenson认识的大多数研究交通的人都是骑自行车的，由于这是在都会里最好的出行方式。对于中等出行隔断，骑车大概是一个不错的办理方案，但并非得当每个人。不外，你会发如今那些已经投资构筑自行车蹊径的都会。骑车出行是一种非常差别的生存方式，我以为每个人都能从中受益。由于汽车的淘汰，那些不骑车的人也能受益。

面临人工智能带来的挑衅，Gershenson以为呆板正变得渐渐与我们融为一体，但我不以为呆板会取代人类。呆板能资助我们扩展认知和调和本事。有大概在将来，决议将更加分散。但终极，我们还会碰到责任题目，这又回到了保险困难上：假如一辆主动驾驶汽车出了交通变乱，那是谁的责任，东家？制造商？照旧，步伐开发者？

如许的体系能使人们做那些做不到的事变，这就是为什么人们会信赖呆板。但是，呆板也会失灵，以是不应该完全信托呆板。这也是我们须要顺应性的缘故原由，自构造体系给了我们如许的机遇：在维护现有功能的同时，也提供顺应本事，如许我们就可以为料想之外的事变做好准备，我们对将来应当抱有等待。

参考资料

Complexity Scientist Beats Traffic Jams Through Adaptation

https://www.quantamagazine.org/complexity-scientist-beats-traffic-jams-through-adaptation-20200928/

本文经授权转载自微信公众号“集智俱乐部”，原标题为《来自复杂体系的出行指南》，编译自QuantaMagazine对Carlos Gershenson的采访。

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