Специалисты постоянно совершенствуют процессы, которые происходят вокруг нас. К примеру, ищут инновационные методы прогнозирования дорожного трафика и борьбы с пробками.
Однако заторы могут создавать не только машины, но и люди. Например, при посадке в самолёт.
Между тем задержки рейсов приводят к дополнительным расходам авиакомпаний и недовольству самих пассажиров.
Новое исследование учёных показало, что в случае, если медленные путешественники, например, люди с детьми или нуждающиеся в дополнительной помощи, пройдут на посадку первыми, то это сократит время от начала посадки до взлёта лайнера на целых 28%.
Но начнём издалека. Физик Джейсон Штеффен (Jason Steffen) из Невадского университета в Лас-Вегасе попробовал оптимизировать процесс посадки пассажиров на борт самолёта, использовав принцип решения задачи коммивояжёра. Первый "подход к снаряду" был предпринят им ещё в 2011 году. Учёный ожидал, что эффективнее всего будет начать рассаживать людей с хвостовой части самолёта. Однако наилучшие результаты показал способ, позже получивший название "Метод Штеффена". Его принцип состоял в том, что пассажиры должны рассаживаться на свои места одновременно и в волнообразном порядке.
"Пассажиры, которые идут по проходу, должны садиться на расстоянии двух рядов друг от друга, – объяснял Штеффен изданию The Conversation в 2014 году. – Первая волна пассажиров будет [располагаться на местах] в следующем порядке: 30А, 28А, 26А, 24А и так далее, начиная с хвостовой части [самолёта]".
Испытания "Метода Штеффена" показали, что он работал эффективней других. По сравнению с неконтролируемой или случайной рассадкой людей он был результативней на 20-30%, а по сравнению с посадкой от хвоста к передней части лайнера он занимал вполовину меньше времени.
Новый же способ несколько отличается от последнего и основывается на принципах метрики Лоренца – математической основе общей теории относительности Эйнштейна.
Соавтор работы Свейнунг Эрланд (Sveinung Erland) из Университета прикладных наук Западной Норвегии и его коллеги из Латвии и Израиля использовали хорошо известную связь между микроскопической динамикой взаимодействующих частиц и макроскопическими свойствами и применили её к процессу посадки. В этом случае микроскопические взаимодействующие частицы – это пассажиры, стоящие в проходе и ожидающие посадки, а макроскопическое свойство – это количество времени, которое требуется людям, чтобы загрузить багаж на верхнюю полку и устроиться на отведённых им местах.
Создав соответствующие модели, учёные изучили скорость рассадки пассажиров в зависимости от их ряда и места, а также от времени с которым исчезает очередь между рядами. Оказалось, что к самым большим помехам и задержкам по времени приводила ситуация, при которой пассажиры рассаживались далеко друг от друга, находясь в очереди в проходе рядом.
Меняя различные параметры процесса, специалисты в итоге пришли к выводу, что время посадки сокращается на 28%, если медленные пассажиры садятся на свои места первыми. Поясним, что медленными пассажирами считались те, которые могут занять свои места за то же время, которое требуется для посадки трём-четырём быстрым людям.
Штеффен объясняет этот противоречащий нашему жизненному опыту результат на примере сосуда, который нужно заполнить песком и камнями. Если песок (аналог быстрых пассажиров) насыпать первым, а камни (аналог медленных людей) положить в сосуд последними, то места для камней не хватит (в случае с самолётом – времени). Если же изначально положить камни, а затем засыпать песок, то он легко просочится между камнями, а сосуд будет заполнен более эффективно.
"Если вы собираетесь посадить группу пассажиров на судно, то разделите их на медленных и быстрых людей. Затем сначала нужно убрать медленных людей с дороги, а затем позволить просочиться быстрым пассажирам", – заключает Штеффен.
Напомним, что ранее "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) рассказывали о том, как учёные определяли факторы, влияющие на поведение пешеходов в узких пространствах, как российские специалисты научили искусственный интеллект определять настроение толпы, а также о том, как инженеры из Стэнфорда учат роботов не мешать двигаться в толпе людям-пешеходам.