鸣谢:岩田良治。预测特定时间和地点交通流量的模型被用来提供从交通灯模式到手机应用程序的一切信息，手机应用程序会告诉你如何从A点到b点。来自北卡罗莱纳州一所州立大学的研究人员现在展示了一种方法，可以降低这些模型的计算复杂性，使它们更有效地运行。“我们使用模型来预测在任何特定时间点任何给定路段的交通量，”该论文的合著者、北卡罗来纳州土木、建筑和环境工程助理教授Ali Hajbabaie说。“这些模型运行良好，但具体的预测问题在计算上可能非常复杂，要么无法用有限的计算资源解决，要么需要很长时间，只有当预测不再有用时才可用。”
研究人员这项工作的出发点是一种旨在帮助简化复杂计算挑战的算法，但他们发现它不能直接应用于交通问题。
“因此，我们修改了算法，看看我们是否能找到一种方法，将其用于预测特定地点和时间的交通流量，”Hajbabaie说。“结果令人满意。”
具体来说，研究人员提出了一种算法的修改版本，它有效地将较大的交通预测模型分解为一系列较小的问题，然后可以并行解决。
这个过程大大减少了预测模型的运行时间。然而，根据预测问题的复杂程度，效率提高的程度有很大的不同。问题越复杂，效率提升越大。
修改后的方法还通过允许模型识别何时达到足够好的解决方案(解决方案不必完美)来改进运行时间。传统上，模型会一直运行，直到找到最优解，或者非常接近最优解。但是在大多数情况下，一个与最优解相差5%甚至10%的结果就足够了。
Hajbabaie说:“我们的方法本质上是在最优解周围设置误差线，并允许模型在足够接近时停止运行并报告结果。”
研究人员根据消费者软件中使用的基准算法测试了修改后的算法，以解决与交通预测相关的问题。
“我们改进的算法在两个方面超过了基准，”Hajbabaie说。“首先，我们的算法使用的计算机内存要少得多。其次，我们算法的运行时间快了几个数量级。
“在这一点上，我们愿意与交通规划者和工程师合作，他们有兴趣探索我们如何使用这种修改后的算法来解决现实世界的问题。”
这篇论文发表在IEEE智能交通系统汇刊上。
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