智能信號機讓紅綠燈變聰明！

汽車是現代社會不可或缺的工具。 不過， 很多人在享受汽車便利的同時， 也深受交通堵塞之苦。 在現代社會面臨的諸多問題中， 交通堵塞是比較棘手的一個， 而且汽車的地位越是重要， 它帶來的損失也就越大。 以號稱 “車輪上的國家” 的美國為例， 每年因交通堵塞帶來的經濟損失超過 1,000 億美元， 浪費的汽油超過 100 億升， 累計浪費的時間超過 50 萬年 (確切地說是 “人年”)， 而且還導致大量額外的空氣污染。

為緩解交通堵塞問題， 人們想過很多辦法， 其中很重要的一項就是優化紅綠燈系統 (因紅綠燈往往是交通堵塞的樞紐之處)， 比如對主幹道上的紅綠燈進行協調， 使得車子行進時， 前方的信號逐次轉綠。 不過， 這種令人賞心悅目的紅綠燈協調所依據的通常是高峰時段的車流規律， 在其它時段的效果就沒那麼好， 而且它為了保障主幹道的交通， 常常會過分犧牲其它道路。

除這種本質上是依固定程式運作的紅綠燈系統外， 人們還研究過其它系統， 比如由車流量的大小來確定紅綠燈的轉換， 使車流量大的道路為綠燈。 這類系統被稱為局部優化 (local optimization) 系統。 不過， 讓車流量大的道路為綠燈貌似優化， 其實並非良策， 因為在一個方向的車流量持續很大時， 它往往會使另一個方向的紅燈時間太長； 而在兩個方向的車流量彼此接近時， 它又會往往會使紅綠燈的轉換太過頻繁， 以至於無法有效地疏減車流。

不過， 最近幾年， 德國研究者萊默 (Stefan Lämmer) 和赫爾賓 (Dirk Helbing) 為緩解這些問題做了一些新努力， 並取得了一些成果。萊默等人的努力從原理上講其實很簡單， 那就是將紅綠燈的轉換設計得更聰明一些。 具體地說， 是以紅燈方向的車流量達到一定數量作為紅燈轉為綠燈的條件， 並且該數量並非簡單地以大於綠燈方向的車流量為標準 (即並非總是讓車流量大的道路為綠燈)， 而是隨紅燈的持續時間而變， 持續時間越長， 該數量越小 (具體的變化方式有一定的選擇自由度)。

這是什麼意思呢？ 就是說紅燈的持續時間越長， 轉為綠燈所需的車流量就越小， 也就是越容易轉為綠燈。 不僅如此， 當紅燈的持續時間長到一定程度時， 該數量將降為零， 這意味著紅燈方向哪怕只有一輛車， 也可獲得綠燈， 從而避免了因一個方向的車流量持續很大而使另一個方向的紅燈時間太長的問題。 同時， 這也意味著紅燈剛開始時， 會因該數值較大而不容易轉為綠燈， 從而避免了紅綠燈轉換過於頻繁的問題。 此外， 這一設計還自動保證了車流量大的道路獲得較大比例的綠燈時間， 因為它會更容易——或者說更快地——滿足紅燈轉為綠燈的條件。 為了讓紅綠燈在各個時段都 “聰明”， 萊默等人還在高峰或低谷時段， 對該數值作整體性的上調或下調。

最後， 在各方向的車流量都極低的情況下， 萊默等人的設計還會自動轉入普通的局部優化系統， 讓車流量大的道路為綠燈， 從而避免諸如在半夜空蕩蕩的街道上遇到紅燈那樣的情形， 而這在現有的紅綠燈系統下是很常見的。

這種設計的效果如何呢？ 萊默等人進行了模擬。 他們模擬的是德國城市德累斯頓 (Dresden) 的一個繁忙街區， 那裡有十幾個間距不等的紅綠燈， 火車站、 有軌電車、 公交一應俱全， 還有大量行人及其它車輛， 交通狀況特別複雜， 現有紅綠燈系統的表現則特別不佳。 萊默等人的類比顯示， 他們的設計可以使平均交通延誤時間減少 10%—30%。

不過， 以現有紅綠燈系統表現特別不佳的街區作為比較物件恐怕不是最有說服力的， 因為不同系統的薄弱點往往不同， 在一個系統的特別薄弱之處， 另一個系統哪怕整體上未必更優也很可能會表現得更好。 因此， 萊默等人的設計也許還需要更多的類比乃至在實際情形的檢驗才能真正確定其效果。 但起碼從思路上講， 他們的設計是有一定道理的。

讓我們期待在不太遙遠的未來， 紅綠燈將變得更聰明， 人們的出行也將變得稍稍通暢一些。