为了缩短航班和减少排放，科学家们正在讨论鸟类和蜜蜂

当蜜蜂离开蜂巢，希望找到一个更好的筑巢地点时，它们通常会先在附近安顿下来，通常是在树枝上，然后聚集在蜂王周围，而几十只侦察蜂则会离开去寻找新家。然后每只侦察蜂都会返回并开始跳舞，指示它找到的地点的方向和距离。它们越兴奋，舞动得就越疯狂，示意其他蜜蜂也去看看。最终，在所有这些蜂拥和嗡嗡声中，一个最喜欢的地点出现了——它们都离开并飞向那个地点。

在计算机科学中，这种行为被称为粒子群优化，它认为每个粒子的运动不仅受其自身位置的影响，而且还会被引导到其他好位置，而当其他粒子找到更好的位置时，所有这些位置都会得到更新。这个过程通常会使整个粒子集合朝着最佳结果移动。

您可能想知道这与航线有什么关系。

客机的飞行路线已经确定。但在实践中，不可预见的因素（主要是天气因素）常常迫使飞行员改变航线，这意味着他们必须比原计划飞行更多的里程。这既浪费时间和金钱，又消耗更多燃料，产生更多碳污染。

据地球之友称，航空业是全球增长最快的温室气体来源。飞机发动机会产生热量、噪音和二氧化碳，以及大量其他污染物，包括一氧化碳、氮氧化物、硫氧化物、铅和黑碳。

为了减少温室气体排放、噪音污染和运营成本，波兰华沙科学院物理化学研究所和哥伦比亚合作大学的科学家和工程师着手通过设计基于蜜蜂和布谷鸟行为的新算法来优化短程客机的飞行路线。

波兰科学院科学家胡安·卡洛斯·科尔梅纳雷斯 (Juan Carlos Colmenares) 表示：“在恶劣天气或其他障碍的情况下，这些算法将选择燃料消耗最少的最佳路线，从而减少向大气排放的二氧化碳。这还将降低航空公司的运营成本，从而降低机票价格。该软件的一大优势是它可以实时运行。飞行控制员和飞行员会定期收到提示。”

这些算法利用自然原理来帮助选择合适的飞行路线。例如，在蜜蜂群居的情况下，群体中的每只蜜蜂都会根据自己或其他蜜蜂去过的最佳地点的知识来决定下一步的行动。在软件中，“蜜蜂”代表飞机周围的各个点，每个点都被视为一个独立的个体。

科尔梅纳雷斯解释说：“该算法从飞机周围移动的一群点开始工作，在算法的下一次迭代中，‘蜜蜂’开始在特定时刻聚集在最佳位置，这被认为是飞行路径的下一阶段。”

“寻找飞行下一阶段的第二种算法模仿了杜鹃的行为——杜鹃将自己的蛋产在其他鸟巢中，以欺骗其他鸟抚养自己的幼鸟，”他继续说道。“最好的‘蛋’或解决方案将不会被注意到并存活下来，但最差的‘蛋’或解决方案将有机会被鸟巢的主人发现并被丢弃。”科学家在发表于《Cogent Engineering》杂志的一项研究中描述了他们的工作。

研究人员测试了该软件，模拟了一架空客 A320 飞机，该飞机的航线长约 220 英里，典型巡航速度约为每小时 515 英里。科学家表示，模拟结果表明，该软件提出的替代航线平均比典型替代航线短近 7 英里。

最终，该软件的运行使一架飞机的直接运营成本降低了 1% 以上。研究人员表示，这听起来可能不多，但对于一架经常使用的飞机而言，一年下来就可以节省数十万美元。

“仿生算法将根据燃料消耗、大气污染物排放、运营成本和飞机安全自动优化航线，无需飞行员和管制员的参与，”科尔梅纳雷斯说。“这类算法将有助于制定意外情况的决策，帮助航空公司节省资金，并减少对环境的影响。”

玛琳·西蒙斯为 Nexus Media 撰稿，这是一家涵盖气候、能源、政策、艺术和文化的联合通讯社。