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第141章 三套方案(第1页)

推荐各位书友阅读:当物理成为修行正文第141章 三套方案(。。la)2012年1月11日,北京,小公寓。

邀请是通过邮件来的,发件人是一个林煜不太熟的名字,邮件里自我介绍说是北京市某区交通规划部门的项目负责人,姓吴,之前在一个行业会议上听过林煜的名字,辗转找到了联系方式。

问题是公交线路调度优化。

说是城区有几条公交线路运营效率低,乘客投诉多,局里想在年后做一次系统性的调整,需要一个外部技术顾问参与方案评估,工作量不大,大概就是看看现有方案,给一些技术层面的意见。

林煜把邮件读了两遍,回复说可以,让对方把资料发过来。

姜以夏在旁边问:“什么项目?“

“公交调度,“林煜说,“很小的事。“

资料是第二天发过来的,打包成一个压缩文件,解压之后是三个文件夹,分别标着“现状数据“、“方案比较“、“背景说明“。

林煜在下午坐下来打开,从现状数据开始看。

数据量不大,是三条公交线路近两年的运营记录,包括各站点上下客人数、发车间隔、早晚高峰的载客率、投诉记录分类。他看了大概二十分钟,对问题的结构有了基本的判断——不是技术问题,是资源分配问题,效率低不是因为调度算法差,是因为现有的线路设计在某些时段、某些区段存在结构性的供需错配。

然后他打开“方案比较“那个文件夹,里面是三份方案文件,A、B、C,每份大概十五到二十页,有方案说明,有预测数据,有实施步骤。

他把三份文件并排打开,在屏幕上摆成三列,开始逐一看。

方案A是效率优先的方案。

核心思路是把现有资源向高需求线段集中,把几个低客流的站点降低发车频率,用省出来的运力补充早高峰的薄弱时段。预测数据显示,整体准点率能提升约百分之十八,主干线的拥挤程度能下降百分之二十三,投诉量预计减少百分之四十。

数字很好看,林煜看完,打开规则视野,把方案A的核心变量过了一遍,逻辑是成立的,在效率这个优先级下,它是最优解,推导没有问题。

但方案A里有一个他注意到的细节——被削减班次的那几个站点,主要集中在城区西北的两个老旧社区,居民结构偏老龄,那里没有地铁,公交是主要的出行方式。

他在屏幕左下角用便签软件记了一个词:老龄,打了个问号,继续往下看。

方案B是公平优先的方案。

思路是维持现有各线段的基本覆盖,不削减任何站点的班次,同时对主干线增加运力。代价是需要追加预算,运营成本上升大约百分之三十一,如果财政无法补足,局里需要适当调整票价。

林煜用规则视野推了一遍,这套方案在“不降低任何群体服务水平“这个约束条件下也是成立的,逻辑没有漏洞,只是代价移到了另一个地方——钱,或者票价。

他又记了一个词:票价,也打了问号。

方案C是折中方案。

削减幅度比A小,只把最低客流的两个站点降频,用省出来的资源部分补充主干线,运营成本增加幅度比B小,大约百分之十二。预测效果是两边都有改善,但两边的改善幅度都比单独选A或者B要小。

这套方案的逻辑也是成立的。

林煜盯着屏幕上并排的三列文件,打开规则视野,把三套方案同时放进去,让它跑了一遍。

三条轨迹。

每条都合理,每条都有自己的内部逻辑,每条都在某一个价值判断的前提下是最优解。

规则视野安静地把这三条轨迹摆在他面前,没有排序,没有推荐,没有说哪条更好,因为它不知道这道题的目标函数是什么——效率?公平?成本?还是这三者之间的某种权重组合?

那个权重,不是物理学能给的东西。

林煜把椅子往后推了一点,靠在椅背上,看着屏幕。

他以前遇到过很多问题,大的小的,清楚的模糊的,但那些问题大多数都有一个共同的特征:可以被化简,化简之后,优化目标是明确的,规则视野就能找到那个唯一的解。

CDAS的时候他化简过,他把目标函数设定成“唤醒母亲的概率最大化“,在那个设定下,规则视野给了他一个方向,他沿着那个方向走到了尽头。

但这道公交调度的题,他找不到一个能被接受的化简方式,因为它的目标函数里有价值判断,而价值判断不是任何人能单独给的。

他在心里试了一下。

如果他把目标函数设成“整体效率最大化“,答案是A。

如果他设成“服务公平性最大化“,答案是B。

如果他设成“效率与公平的加权平均“,答案取决于权重怎么设,权重不同,最优解就不同。

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