计算的复杂性

 

    20世纪70年代，可重复编程的计算机面世的时候电梯程序又发生了变革。如果某人有了新的电梯路径策略，那么他们将不再需要等待电梯在大厦中的试验，只需在软件模拟中测试他们的想法即可。

 

    那时涌现出了不少新算法，其中一个算法到如今依旧非常流行，它被称作“预估到达控制时间”。计算机会考虑所有电梯厢朝着某个请求移动的情况，并分配它认为最快的电梯厢执行任务。另外一个受欢迎的算法是永远让电梯厢处理最紧急的呼叫，创造出对乘客而言“最好的”结果：缩短时间、最节能或者其它设计师想要优化的东西。

    如果你在纽约万豪酒店或者其它建立于20世纪90年代之后的摩天大楼中坐电梯，那么你就能感受到计算机化趋势的极端——“目的地调度”。在这些建筑中，比起简单地按上下按钮，你可以按下你想去的楼层按钮，接着它就会告诉你哪个电梯将会带着你前往你要去的楼层。

 

    由于它们确切地知道你要去哪里，因此系统能够更有效率地工作。前往同一楼层的人聚集在一起，将电梯变成了快速列车。在这种情况下，也许你会等得更久一点，目的地调配系统常常会根据一天之中的时间来变化它们的优先选择。在早晨的高峰期，净载货量是关键，因此你必须等待更长时间以便让系统减少总体的运输时间。下午，当同时乘坐电梯的人较少的时候，它们可以更快地送你去想去的楼层，减少等待的痛苦。

 

    在所有这些策略选择中，工程师们该如何选择最佳算法这个初始问题总在发生变化。老实说，最成功的方法之一是将一切交给计算机，让它来决定。工程师们可以利用计算机学习技术，告诉计算机什么是成功的算法并让控制器自行模拟实验。每次系统会先观察模拟电梯的状态、每个呼叫的参数，再决定该做什么并测量结果。最终软件会根据每种因素的结合采取不同的策略。有了这些复杂的策略，就连开发出软件的人通常都不明白为何它会做某些事。

 

    电梯调度是一个错综复杂的平衡行为。每次你按下呼叫按钮的时候，你就成为了不确定因素的一部分。因此下次当你需要长时间等电梯的时候，可以花点时间赞美卑微电梯的复杂性。

 

    当你看到电梯短距离赛跑背后的魔法时，就连电梯延迟也会变成一件令人开心的事。