第(1/3)页

    关于自动驾驶算法，陈凡曾经有过一个非常搞笑的想法：

    “既然都是自动驾驶了，让所有车都遵循统一的规则行动，对于个别不遵守交通规则的行人，就靠安全监测机制急刹车，这样不就解决问题了？”

    这个问题甚至没去到李颜那边，被他老爹就否了个干干净净。

    自动驾驶如果只求“安全”，或者说目的就是为了“遵循统一规则行动”，那干脆加强司机教育得了，应变能力还更强一点。

    自动驾驶是为了更好，但绝对不是解决什么“人不听话”之类的事情。

    而是追求更高的效率，在理论上畅通无阻的城市道路上，为某一段出行寻找最高效的路径并不难。

    但数量级一上去，问题就会变得非常复杂。

    路线会交叉，道路也不一定畅通，问题互相影响，最终演变成一个低效但可行的运转状态。

    李颜的竞赛课题，就是寻找一个效率最优的通解。

    假设整个片区的车辆都是自动驾驶，是为通盘操作提供可行条件。

    一开始跟李颜讨论这个问题的陈凡其实不太理解，他总觉得既然一个片区都是自动驾驶了，安排所有车辆的行动不就很简单吗？

    这就已经达成“让所有车遵循统一规则行动”了，也就意味着不存在乱开的车，不存在开错的车，那既然可以给一辆车计算最优路径，直接套用给所有车不就行了？

    学完他就不是这个看法了。

    陈凡一直忽略一个关键问题，路线有交叉，走“最优路线”的车辆也必然产生交叉。

    往简单说每辆车都会因为交叉路线导致等待，等待过程损失了时间，是否会比直接走一条路程更远但车流量更小的路线来的快捷？

    正常人开车不会算计得这么细，因为现在的出行建立在“能用就行”的基础上，方向正确道路好走比效率高更重要。

    毕竟效率再高的路线，前边一个傻逼掉头或者两个大哥剐蹭，直接就废了。

    所以这个关键问题放在日常生活里，就只是一个简单的“高峰堵车”。

    但在自动驾驶最优路径选择的课题里，就是个牵一发动全身的可怕问题了。

    每辆车都追求最优路径，那当一条路车比较多导致堵塞时，被堵的车以及即将被堵的车就会选择其他路程较长但整体耗时更短的路径……

    然后这条路就会变堵。

    当然计算机上可以实时更新动态平衡，现实中开车可不能随时切换啊。

    陈凡于是才反应过来，这个问题想难的话，可以很难。

    越难，他就越好奇李颜准备怎么搞。

    这种好奇让他甚至有些辗转难眠，刚好又放了暑假，于是他给李颜发去了消息：

    “颜神，我越想越乱了，你现在是有思路的吗？”

    “有，就是比较麻烦。”

    卧槽，连你都说麻烦，那还有我什么事？

    “能说说不？”

    问完陈凡就后悔了，连李颜都说麻烦，现在直接通过微聊又能说出个啥呢？

    “搞定追墙博弈的最优解，至少在理想情况下还算能搞定。”

    陈凡愣住了。

    博弈论他还是大概了解过的，但李颜说的内容他基本不了解。

    “有兴趣的话，过来办公室吧。”

    “现在？”

    “哦晚上了是吧，那你看明天啥时候有空吧。”

    “不会打扰你工作吗？”

    “哦工作日是吧，没事。”

    李颜这是忙到忘记时间了？

    陈凡的疑惑第二天就得到了解答。

    他敲开李颜办公室门的时候，映入眼帘的就是站在白板疯狂演算的李颜，他脚边放着两个凳子，上边堆了许多本参考书籍，以及大量的计算草稿纸。

    根本不敢打扰。

    “先坐会儿，让我再琢磨一会儿。”李颜盯着白板跟自己手里的数据皱眉道。

    陈凡点点头，小心翼翼移动，安静地坐在了沙发上。

    这“一会儿”，很快就变成了二十分钟。
    第(1/3)页