नो लेफ्ट टर्न प्लीज़; हम ईंधन बचाएंगे

और, प्रासंगिक रूप से, जिज्ञासु व्यवहार जो चींटी की एक विशेष प्रजाति, टेम्नोथोरैक्स एल्बिपेनिस, “अज्ञात घोंसला स्थलों” की खोज करते समय प्रदर्शित करता है। वे बाएं मुड़ते हैं.

अधिक सही ढंग से, जब वे उन अज्ञात साइटों के माध्यम से घूम रहे होते हैं और उन्हें यह चुनने का सामना करना पड़ता है कि किस तरह से मुड़ना है, तो वे ज्यादातर समय बाएं से दाएं चुनते हैं। चींटी शोधकर्ताओं के मुताबिक, इस व्यवहार का एक कारण यहां दिया गया है। यदि स्काउटिंग अभियान पर निकलने वाली सभी चींटियाँ किसी अज्ञात, संभवतः शत्रुतापूर्ण स्थान में बाईं ओर चुनने के लिए इच्छुक हैं, तो बाद में प्रवेश करने वालों को “अपने घोंसले के साथियों से मिलने की अधिक संभावना होगी।” दोस्तों, यानी दुश्मनों के बजाय।

वैज्ञानिक पेपर में स्वाद लेने के लिए बहुत कुछ था जहां मैंने पहली बार इन टेम्नोथोरैक्स जीवों के बारे में पढ़ा। और मैं सकारात्मक रूप से मंत्रमुग्ध हो गया जब मैंने पाया कि कुछ अन्य जीव भी हैं जो कुछ ऐसा ही करते हैं। खैर, इसी तरह। खैर, जीवों की तरह।

मैं कुछ मनुष्यों का उल्लेख करता हूं। कुछ इंसान वर्दी में हैं, एक खास तरह का वाहन चला रहे हैं। मैं यूपीएस ड्राइवरों को संदर्भित करता हूं। मैं उनका उल्लेख इसलिए करता हूं क्योंकि यूपीएस की एक नीति है कि उन्हें जहां तक ​​संभव हो बाएं मुड़ने से बचना चाहिए। अधिक सही ढंग से, उन्हें आने वाले ट्रैफ़िक में बाएँ मुड़ने से बचना चाहिए। (बेशक, यह उन देशों में लागू होता है जहां वे दाईं ओर ड्राइव करते हैं; समझदार देशों में जहां लोग बाईं ओर ड्राइव करते हैं, नीति सलाह देती है कि यूपीएस ड्राइवरों को दाएं मुड़ने से बचना चाहिए।)

पैकेज डिलीवरी सेवा संस्थान ऐसी नीति क्यों बनाएगा? क्या इसके परिणामस्वरूप लंबे मार्ग नहीं चलेंगे और अधिक ईंधन की खपत नहीं होगी? खैर, इसके चेहरे पर, हाँ। लेकिन सबसे छोटा मार्ग जरूरी नहीं कि लंबे समय से कम ईंधन का उपयोग करे। ऐसा इसलिए है क्योंकि बाएं मुड़ने का मतलब आने वाले यातायात के प्रवाह में एक विराम की प्रतीक्षा करना हो सकता है, जो ईंधन की बर्बादी करता है। इससे दुर्घटना की संभावना भी बढ़ जाती है।

यहाँ जो हुआ वह एक क्लासिक समस्या के सामान्यीकरण का एक वास्तविक जीवन उदाहरण है, जिसके बारे में हर कंप्यूटर विज्ञान का छात्र सीखता है: ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या (TSP)। यह कुछ इस तरह से होता है: शहरों की एक सूची को देखते हुए एक विक्रेता को अवश्य जाना चाहिए, और शहरों की प्रत्येक जोड़ी के बीच की दूरी को देखते हुए, विक्रेता कौन सा सबसे छोटा रास्ता अपना सकता है ताकि वह प्रत्येक शहर में एक से अधिक बार न जाए और वापस लौट आए जहां वह है शुरू किया गया?

इसे हल करना, सीएस शब्दों में, “एनपी-हार्ड” है। इसका मतलब है कि आप क्या अनुमान लगा सकते हैं: यह अनिवार्य रूप से असंभव है। निश्चित रूप से, आप शायद इसे तीन या चार शहरों के लिए कर पाएंगे। लेकिन उस संख्या को बढ़ाएं, और एक कंप्यूटर को समाधान खोजने में लगने वाला समय तदनुसार, तेजी से बढ़ता है। फिर भी चूंकि टीएसपी का इतने लंबे समय तक गहन अध्ययन किया गया है, इसलिए इससे निपटने के लिए कई ज्ञात एल्गोरिदम हैं जो लाखों शहरों के साथ भी, बहुत अच्छे अनुमानित समाधान उत्पन्न कर सकते हैं।

निस्संदेह आप सोच रहे हैं कि टीएसपी मामलों को क्यों सुलझाया जा रहा है, इसके अलावा यह सोचने के अलावा कि कौन सा सेल्समैन लाखों शहरों का दौरा करेगा। लेकिन गणित और सीएस में कई अन्य विषयों की तरह, यह वास्तव में अन्य अनुकूलन समस्याओं के लिए एक सादृश्य है। परिभाषित करें कि “शहर” का क्या अर्थ है और “दूरी” का क्या अर्थ है, और आप न केवल यात्रा करने के लिए बल्कि डीएनए अनुक्रमण, या इलेक्ट्रॉनिक चिप्स के लेआउट, या बहुत कुछ के लिए समान तकनीकों को लागू कर सकते हैं।

टीएसपी को कई सेल्समैन के लिए सामान्यीकृत करें, और आपके पास वाहन रूटिंग समस्या (वीआरपी) है। जैसा कि आप उम्मीद करेंगे, वीआरपी को हल करना भी एनपी-हार्ड है। लेकिन फिर, ऐसी गणितीय तकनीकें हैं जो स्वीकार्य परिणाम देती हैं। और यूपीएस को हर दिन एक वीआरपी का सामना करना पड़ता है। उनके पास वाहनों और उनके ड्राइवरों का एक बेड़ा है और कई डिपो हैं, जहाँ से बहुत सारे पैकेज अपेक्षित ग्राहकों तक पहुँचाए जाने चाहिए। यूपीएस अपने सभी वाहनों को कैसे रूट कर सकता है ताकि कुल लागत को कम करते हुए सभी पैकेजों को वितरित किया जा सके?

बेशक, उस “लागत” का मतलब इस्तेमाल किया गया ईंधन, या खर्च किया गया समय, या तय की गई दूरी, या आवश्यक ड्राइवरों की संख्या, या शायद डिलीवरी ट्रकों पर टूट-फूट भी हो सकता है। ये सभी बेड़े का उपयोग करने की लागत हैं डिलीवरी करने के लिए। यूपीएस को किसको कम से कम करना चाहिए? यह निर्भर करता है कि कौन सा यूपीएस के लिए सबसे ज्यादा मायने रखता है?

उनकी नो-लेफ्ट-टर्न पॉलिसी बताती है कि ईंधन की लागत सबसे ज्यादा मायने रखती है। अब यह संभवतः प्रति-सहज है। ऐसा इसलिए है क्योंकि बाएं मुड़ने का मतलब है, जब डिलीवरी के लिए इसकी आवश्यकता होती है लेकिन कंपनी की नीति द्वारा इसकी अनुमति नहीं है, तो इसका मतलब यह हो सकता है कि दाईं ओर चक्कर लगाते हुए एक पंक्ति में तीन दाएं मुड़ें। उस युद्धाभ्यास में तय की गई दूरी बढ़ जाती है और निस्संदेह एक साधारण बाएं मोड़ की मात्रा से अधिक होगी। कई मोड़ों पर, पूरे यूपीएस बेड़े में, पैकेज डिलीवरी के एक दिन में भी, जो हजारों अतिरिक्त किमी तक जोड़ सकता है।

फिर भी यूपीएस का दावा है कि अमेरिका में, आने वाले यातायात में उन मोड़ों को नहीं बनाना-अर्थात् यातायात में अंतराल की प्रतीक्षा न करना-प्रति वर्ष लगभग 35 मिलियन लीटर ईंधन बचाता है। यह सालाना 350,000 अधिक पैकेज देने का प्रबंधन कर रहा है।

इसके अलावा, पैकेज देने में इस बढ़ी हुई दक्षता का मतलब है कि यूपीएस अपने बेड़े से 1,100 ट्रक निकालने में सक्षम था। इसलिए भले ही प्रत्येक आवश्यक लेकिन अनमेड लेफ्ट टर्न प्रत्येक डिलीवरी रूट को लंबा बनाता है, अमेरिका में यूपीएस फ्लीट, वास्तव में, प्रति वर्ष लगभग 50 मिलियन कम किमी ड्राइव करता है।

सोचें कि वास्तव में ट्रिपल व्हैमी क्या है: कम ईंधन, कम ट्रक, कम किलोमीटर की यात्रा। सभी एक साधारण नो-लेफ्ट-टर्न पॉलिसी का पालन करके।

इस कहानी में तलाशने के लिए और भी बहुत कुछ है, जिसमें यह सवाल भी शामिल है कि क्या अधिक वाहनों को ट्रैफिक में मोड़ से बचना शुरू कर देना चाहिए। सभी उबेर ड्राइवर? सभी गैर-वाणिज्यिक वाहन? हम सब? तब क्या होगा?

मैं इसे आप पर विचार करने के लिए छोड़ दूँगा। मुझे, मैं इस सुखद विचार पर आधारित हूं कि यह मानव इतिहास में पहली बार हो सकता है कि यूपीएस वैन, बाएं मोड़ और चींटियों में एक ही कॉलम लेता है।

कभी कंप्यूटर वैज्ञानिक रहे दिलीप डिसूजा अब मुंबई में रहते हैं और अपने डिनर के लिए लिखते हैं। उनका ट्विटर हैंडल @DeathEndsFun है।

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