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每天上下樓時想過這些嗎:蠡析電梯背後的科學

你走向電梯口,按下了「up」按鈕,接著在那裡站了許久,像是等到天荒地老才等到令人安慰的「叮」的聲音。它足以讓你尖叫,在你看著電梯廂所處的位置並猜測為什麼電梯還沒有下來的時候尤為如此。


每天上下樓時想過這些嗎:蠡析電梯背後的科學


當你在酒店大堂里對著電梯咬牙切齒的時候,很容易忽視我們正在給電梯一個極其複雜之挑戰的事實。你按下呼叫電梯的按鈕之後,會發生很多事情:電梯系統必須決定該在何時讓哪個電梯廂去接你。它必須決定在去大堂接你之前,是否應該先從它所在的5樓前往7樓去接別人。它還必須考慮哪些人等待的時間更長,哪些方法最有效並且能減少每個人的痛苦。電梯交通是一種複雜而又微妙的舞蹈,一旦你看見了它的步伐,就會忍不住對為它編舞的工程師們致敬。

電梯的路徑其實並非總是這麼複雜。最早的電動升降機由人類操作員控制,站在裡面的員工會開著電梯上下,他會在看到等待之人的時候按停電梯。但人工操作電梯笨拙而又昂貴,20世紀50年代,電動開關取代了他們的工作。


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電梯給自己導航的時候,工程師們不得不讓它們弄明白何時何地等原則。最簡單的方法是讓電梯按照預定的時間間隔上下穿梭。這就像等待公交車一樣,你需要等待著三點十分的電梯廂前往十樓,但這種方法效率非常低。在一天中忙碌的時候,這種電梯會浪費每個人的時間;而在空閑時候,這種電梯無意義地上下又很浪費。


等到1965年,每個人都知道這個方法很糟糕。因此電梯工程師們選定了我們都熟知且喜歡的模式:乘客按下按鈕呼叫電梯,接著電梯對乘客的請求作出回復。問題的棘手之處也由此開始,一天之中會前往建築中不同地方的上下請求並不確定,電梯面對如此多選擇的時候該怎麼辦呢?

痛苦指數

試著描繪出你心目中最好的電梯系統。什麼樣的電梯系統才最棒?是那種為等待時間最長的人服務的電梯嗎?還是總是對最近的呼叫做出反應的電梯?亦或者是那種既可保證快速服務又可節能的電梯?


這些正是電梯工程師們努力克服的問題,但沒一個像它們表面看上去那麼簡單。比如最顯然問題,電梯應該試著減少行程時間,但它怎樣才能最優化你的時間呢?


電梯工程師們甚至不知道人們最基本的目標是什麼。有時候,讓一個人坐更久的電梯才是最佳選擇。比如,某個電梯需要等十秒鐘才會來,但它只需一分鐘就能將你送到目的地;而另外一個電梯會在每層樓都停頓三十秒鐘。許多人覺得等待是一件很痛苦的事情,所以他們寧願選擇前者,即便他們到達目的地的時間會晚十秒鐘(當然那些有電梯幽閉症的人寧願在電梯裡面少待一會兒)。因此,某些電梯並不根據時間進行最優化,而是根據某個定製的「痛苦指數」最優化,在這種情況下電梯系統會權衡每次延遲令人不快的程度。


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電梯井


電梯的操作受到許多限制這一點令情況更為複雜,比如它的速度有限,比如它的下一次移動方向有兩個選擇,它也不能讓乘客不快(比如沒有在乘客想去的樓層停下)。一個好的電梯系統需要平衡這些目標和擔憂。

電梯調度演算法

最早也最簡單的電梯調度很常見,它被稱作「集中控制」或者「電梯調度演算法」,由兩個規則組成:

1、只要電梯裡面或前面有人,且他們想去的地方與電梯目前的方向一致,那麼電梯可繼續在這一方向前行。


2、一旦電梯完成它目前行駛方向的所有請求,那麼它就可以變換行駛方向,應答另外一個方向的請求。否則,電梯需要停下等待著人們的呼叫。

這個演算法簡單直接,小的辦公樓或者公寓不需要高效電梯,因此它們大多採用這種演算法。而在大一點的建築中,集中控制會出現問題。比如電梯每次經過中間樓層的時候,都可以提供服務,但它永遠不會在前往7樓的時候停在地下室。因此,在高樓大廈的底層和頂層等待電梯是一個噩夢。


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更重要的是,大廈中通常不止一部電梯。如果每部電梯都遵循電梯調度演算法,那麼在高峰時期電梯會開始跳過一些樓層。它們會在建築中部聚成一團,甚至有可能兩次為同一個呼叫服務。

為了處理這些問題,工程師們想了很多辦法。比如讓電梯彼此之間進行交流,如果1號電梯在上樓,那麼2號電梯就可以開始處理大堂里的請求。另外,他們也會將電梯分配給特定樓層。你可能曾見過電梯等在大堂中,電梯門大開的場景。這被稱作「停留」策略,即閑置的電梯會前往發出請求最多的樓層。感謝交通預測和實時監控,電梯可以在策略之間進行轉換,以便適應高峰時期。

計算的複雜性

20世紀70年代,可重複編程的計算機面世的時候電梯程序又發生了變革。如果某人有了新的電梯路徑策略,那麼他們將不再需要等待電梯在大廈中的試驗,只需在軟體模擬中測試他們的想法即可。


那時湧現出了不少新演算法,其中一個演算法到如今依舊非常流行,它被稱作「預估到達控制時間」。計算機會考慮所有電梯廂朝著某個請求移動的情況,並分配它認為最快的電梯廂執行任務。另外一個受歡迎的演算法是永遠讓電梯廂處理最緊急的呼叫,創造出對乘客而言「最好的」結果:縮短時間、最節能或者其它設計師想要優化的東西。


如果你在紐約萬豪酒店或者其它建立於20世紀90年代之後的摩天大樓中坐電梯,那麼你就能感受到計算機化趨勢的極端——「目的地調度」。在這些建築中,比起簡單地按上下按鈕,你可以按下你想去的樓層按鈕,接著它就會告訴你哪個電梯將會帶著你前往你要去的樓層。

由於它們確切地知道你要去哪裡,因此系統能夠更有效率地工作。前往同一樓層的人聚集在一起,將電梯變成了快速列車。在這種情況下,也許你會等得更久一點,目的地調配系統常常會根據一天之中的時間來變化它們的優先選擇。在早晨的高峰期,凈載貨量是關鍵,因此你必須等待更長時間以便讓系統減少總體的運輸時間。下午,當同時乘坐電梯的人較少的時候,它們可以更快地送你去想去的樓層,減少等待的痛苦。


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在所有這些策略選擇中,工程師們該如何選擇最佳演算法這個初始問題總在發生變化。老實說,最成功的方法之一是將一切交給計算機,讓它來決定。工程師們可以利用計算機學習技術,告訴計算機什麼是成功的演算法並讓控制器自行模擬實驗。每次系統會先觀察模擬電梯的狀態、每個呼叫的參數,再決定該做什麼並測量結果。最終軟體會根據每種因素的結合採取不同的策略。有了這些複雜的策略,就連開發出軟體的人通常都不明白為何它會做某些事。


電梯調度是一個錯綜複雜的平衡行為。每次你按下呼叫按鈕的時候,你就成為了不確定因素的一部分。因此下次當你需要長時間等電梯的時候,可以花點時間讚美卑微電梯的複雜性。


當你看到電梯短距離賽跑背後的魔法時,就連電梯延遲也會變成一件令人開心的事。

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