模擬交通系統寫好了，程文加入到了演算法的研究當中。
演算法的研究當真有趣的很。
程文進入之後就如痴如醉、不能自拔，雖然馮樂他們寫的這個演算法最佳化的太少，但是畢竟有最佳化，關鍵是大方向並沒有錯。
有了程文的加入，他們的進展異常的快，只用了半個月就研究出來了一個演算法模型。
最後在驗證的階段，這個演算法模型應該能讓等待紅綠燈的平均時長減少3o秒。
當然這個等待時間不僅僅是讓車輛的等待時間，還包括了行人的時間。
如果只是讓車輛的等待時間縮短，那就讓行人走的那些紅綠燈時間更短一些就好了。
這顯然不能滿足所有的人們的出行要求。
其實程文在做這個演算法的時候，不僅僅是考慮了正常的車輛的行駛，還有一些特殊車輛的行駛。
比如執行任務的警車、還有救護車、消防車等這些特殊的車輛。
他們出動的時候一般都是有急事，需要更通暢的道路。
怎麼識別這些特殊車輛，一開始的時候程文他們也在思考。
如果是正常的車輛，比如私家車，只需要透過攝像頭就能看出來多少了。
但是要分析出來他們是什麼型號的，需要更大的計算。
尤其這個是必須實時的，就是晚個一分鐘就不行，那樣就沒有意義了。
除非是可以智慧判斷一分鐘之後，這個車輛會沿著哪個道路行駛，一分鐘之後會出現在哪裡？
但是這一分鐘也許這個車輛會變化路線，或者是停在某地不走了，所以實時的計算是很重要的。
最後他們有三種解決方案，第一種最靠譜的就是讓這些特殊的車輛聯網，能向他們的系統實時的報告他們的位置，尤其是出勤的這些車輛。
第二種有一些侷限性，就是透過攝像頭，來判斷路過的車輛是不是特殊車輛。
第二鐘不需要這些車輛做什麼特殊的事情，但是也受到一些環境的影響，比如晚上的時候攝像頭的成像質量就沒有那麼好，還有雨天的時候也不會有那麼好。
第三種，是透過聲音，但是這個也只能作為一個保留的方案，因為它有點不太靠譜。
程文也讓人和xx市那裡聯絡了，相關部門說他們可以提供他們的聯網資料，不過這個資料不能給他們公司，只能是他們的系統部署到他們那裡的時候才能接入。
這也是為了防止別有用心的人用這些資料做一些什麼事情。
最終他們選擇了第一種方案和第二種方案結合的方式。
第一種準確，但是有一定的成本，第二種在不用變更現有的設施的情況下就可以完成了。
經過他們的測試，如果用了他們的演算法來控制交通燈，那麼這些任務車輛平均的等待時間會縮短4o秒鐘，整體從他們出到目的地的時間會縮短5-1o分鐘。
俗話說一寸光陰一寸金，消防車和救護車他們的時間那可是生命。
也許救護車早一分鐘到達就能挽救一條生命，消防車早一分鐘可能挽救更多的生命。
其實除了這些，他們的演算法還有一個非實時的、宏觀的最佳化。
