[阿虎汽車]如何快速找到最佳停車位?物理學家找到了最優策略
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?導語當我們開車去往商場等人群眾多的地方時 , 鄰近的停車位總是很難找到 , 我們到底該怎么尋找停車位呢?是隨便找個位置停車 , 然后走很長一段路到停車場出口?還是花點時間找找靠近出口車位 , 然后輕松地走到出口?最近 , 圣塔菲研究所研究員發表了一項研究 , 給出了一個簡單而且最優的“謹慎停車策略” 。
數學使我們明智:解決停車問題就像數學揭示了恒星的運動和自然的規律一樣 , 它也可以揭示日常生活中更為平凡的現象 。 例如 , 物理學家PaulKrapivsky(波士頓大學)和SidneyRedner(圣塔菲研究所)就使用數學來回答了一個古老的問題:在停車場中 , 最好的停車點在哪?
論文題目:
Simpleparkingstrategies
論文鏈接:https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-5468/ab3a2a
在這項研究中 , 物理學家們將現實中的停車場簡化為理想的單排停車場 , 如圖1所示 , 汽車從最右側進入停車場 , 找到停車位后 , 司機要步行到最左側的出口 。 如果司機一進入停車場就準備停車 , 那么司機下車后要走很長一段路程;反過來 , 如果司機進入停車場后一直向前開 , 積極尋找靠近出口的停車位 , 那么下車后的步行距離就很短了 。 但不巧的是 , 靠近出口的停車場往往很搶手 , 司機們很可能會空手而歸 , 把時間浪費在往返巡航上 。
那么司機該采用什么策略呢?研究者對三種策略進行了建模 , 分別是:溫和、謹慎和樂觀策略 。
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圖1:簡化的停車場(黑色方塊代表汽車 , 圓圈代表空位 , 汽車從最右側進入停車場 , 司機下車后從最左側走出
三種簡單的停車策略:溫和、謹慎、樂觀溫和策略:汽車進入停車場后 , 將找到的第一個空位作為目標 。 如圖2a所示 , 汽車(紅色方塊)將停在第一個黑色方塊的左邊 。 謹慎策略:當司機找到第一個空位后 , 如果該空位左邊還有空位 , 就將車停在該空位的左邊;如果該空位左邊沒有空位 , 就繼續往前開到頭 , 然后回退到最靠近出口的空位 。 如圖2b所示 , 汽車停在了入口處第二個空位處 。 樂觀策略:司機一直將車開到出口處 , 然后回退到離出口最近的空位 。 如果回退到入口處還沒有發現空位 , 則重復該過程 , 直到找到最靠近出口的停車位為止 。 如圖2c所示 , 汽車停在了離出口最近的空位處 。采用溫和策略的司機沒有把時間浪費在找車位上 , 一旦有空位 , 他們就會停車 , 但是他們往往會錯失出口處的空車位;而那些采用樂觀策略的司機們就像賭徒一般 , 他們總是想在出口處找到空位 , 在不斷的尋找中會浪費時間;采用謹慎策略的司機們則采用折中的辦法 , 他們會駛過第一個可用車位 , 打賭停車場至少還有一個其他的空位 。
那么在這三種策略中 , 哪種策略花費的時間最少呢?
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圖2:三種策略的示意圖(紅色方塊代表新進入的汽車)
謹慎策略最終勝出:駕駛員花費時間最少研究者對溫和策略進行了建模 , 在建模過程中觀察到 , 溫和策略似乎和微觀動力學有某種聯系 。 這一現象似乎告訴我們 , 自然界的萬物有著千絲萬縷的聯系 , 而發現這一聯系的有力工具就是奇妙的數學 。
此外 , 對于樂觀策略和謹慎策略 , 研究者使用了微分方程進行建模 。 為了更加簡單的表述這一過程 , 研究者將這兩種策略的時間代價進行了圖形化 , 如圖3所示 。 當停車場情況如圖3a上半部分所示時 , 謹慎策略不需要回退 , 而樂觀策略卻需要一段回退的時間 , 因此謹慎策略花費的時間更少;當停車場情況如圖3a下半部分所示時 , 停車場沒有空位 , 兩種策略都需要不斷的回退尋找車位 , 花費的時間基本相同 。
綜合來看 , 謹慎策略花費的時間最少 , 樂觀策略緊隨其后 , 而溫和策略則最差 , 因為它往往會在遠離出口的地方停車 , 從而導致步行到出口的時間過長 。
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[阿虎汽車]如何快速找到最佳停車位?物理學家找到了最優策略圖3(a)謹慎策略和(b)樂觀策略的時間代價示意圖
往期研究:淋雨時間(步行時間)最短策略關于停車場最佳停車位問題 , 在往期的一篇報道中(《搶車位中的機器學習與統計物理) , 中國學者傅渥成給出了一些有趣的見解 。 在該文章中 , 最優停車問題定義如下:假設你駕駛汽車開到一條單行道上 , 你準備去馬路盡頭的健身房 。 下雨了 , 你準備在路邊停車 , 有些車位被占了 , 而有些車位空著 , 你應該用怎樣的策略才可以盡可能少淋雨 。 傅渥成認為 , 下雨時 , 大家都想著不要淋雨 , 于是大家盡可能占據距離健身房最近的車 。 根據Pauli不相容原理(每個車位只能停一輛車) , 可以得到汽車的分布滿足Fermi分布 , 通過建立一個Logistic將回歸模型 , 就可以求解該Fermi分布的參數 。
理論和現實的差距:我們要考慮更多簡化的停車問題犧牲了許多實際的用途 , 從而換取數學的解答 。 例如 , 簡化的停車問題沒有考慮汽車之間的競爭 , 而且假設在每種情況下 , 所有汽車都遵循統一的策略 。 這些假設都是不切實際的 , 未來的研究一定要考慮更多現實的問題 。 盡管如此 , 這對于像Render這樣的物理學家來說 , 這仍然是一種生活的樂趣 。
作者:鄢鵬高
審校:劉培源
編輯:張爽
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