✍ 碧琴司の →ße

遇上難題找專家
米勒

　　不久之前，美國西南航空公司碰上一道難題：究竟要不要放棄公司長久以來免劃位、不對號入座的政策？

　　西南航空是當時唯一採用免劃位政策的大型航空公司，乘客要到登機的時候，再自由選擇座位。這項傳統已經維持了三十四年，而西南航空也因為這項獨樹一格的策略而深感自豪。此外，西南航空的規模在世界各大航空公司中名列前茅，或許有部分也得歸功於公司的獨特文化——別忘了，西南航空也是率先鼓勵空服員值勤時講笑話的公司。

　　然而，近來有一些乘客（特別是商務旅客）開始向西南航空抱怨，覺得這種得和別人爭個你死我活的登機方式實在太累人了。像是如果想坐到好位子，乘客就得提前好幾個小時到機場，事先卡好排隊登機的位置；或是得先上西南航空的線上預約系統，在登機前一天印出登機文件。
有些人表示，這種流程讓他們覺得自己比較像農場裡的牲畜，而不是受服務的顧客。而在競爭激烈的航空市場裡，這的確是個問題。因此，西南航空決定正式好好討論一下：如果劃位入座確實能讓乘客更加滿意，就考慮改變政策。

　　事實顯示，這個問題遠遠沒有表面看來那樣簡單。像是一旦改採劃位入座，對西南航空的登機所需時間會有什麼影響，其實沒人清楚。過去，西南航空一直以登機快速而引以為榮。如果劃位入座能讓登機更快，改變也就有其道理，但如果反而拖慢了登機速度，就說不過去了。

　　事實上，登機速度有一部分是受登機方式影響，像是要讓機尾乘客先入座，再逐漸向前；還是要讓機首乘客先入座，再逐漸向後？是不是要先讓靠窗的乘客入座，再輪到中間座位，最後才讓靠走道的乘客入座？又是不是要分區入座呢？每一種方式都有其優缺點，所需時間也都不同。有這麼多不同的變數，西南航空究竟該怎麼決定？

讓螞蟻來模擬登機

　　對於西南航空的分析師勞森（Doug Lawson）來說，答案再明顯不過了：想知道劃位入座究竟會不會比較快，最好的方式就是用電腦模擬乘客登機，把所有模式一一試過。其他航空公司在過去這些年來都多少做過類似的事，但勞森的計畫別具新意：他的模擬程式是以螞蟻的行為做為基礎。

　　勞森表示：「螞蟻很符合這項研究的需求，因為乘客登機的時候，是大批湧入一個狹小的空間、彼此互動，而且每個人都有任務要完成（也就是找到座位），同時必須應付目標一致的他人。就某些程度而言，登機根本就是個典型的生物問題。」

　　勞森的數位螞蟻就像真的螞蟻一樣，遵守著一些簡單的規則。他說：「每隻數位螞蟻都可以爬上登機坡道，在飛機裡自由走動。模擬免劃位入座的時候，我們依據真實的乘客資料，讓每隻螞蟻都有心中理想的座位，牠們進了機門後，就會評估整體情勢，想說『嘿，那個位子沒人坐，讓我瞧瞧能不能去坐那裡』。」

　　勞森接著說：「如果走道當時是淨空的，螞蟻就會爬過走道、抵達該排，然後坐下。如果有其他螞蟻擋路，數位螞蟻會稍待幾秒鐘，或是向擋路的螞蟻借個過。」在勞森還沒設計這個「稍待」的規則之前，模擬的結果多次形成大亂。他說：「我們試著讓這些螞蟻走下坡道，結果牠們推推擠擠、互不相讓，整架飛機秩序大亂，所以我們不得不調整一下。」

　　等到所有螞蟻都就座，模擬程式就結束計時，而各種登機方式所需的時間，就可以從模擬結果來互相比較。西南航空全機隊都採用波音七三七客機，不需要擔心機型不同的影響，因此更容易以實際登機情形來校準勞森的模擬程式。

　　為此，西南航空還安排了一整天的時間，以一架真實的飛機和全數機組人員來實際驗證。在反覆模擬、測試各種登機方式後，勞森的結論是，免劃位入座相對上較快，但有些時候，劃位入座也可能更省時——只不過，就算省時也頂多是一兩分鐘的差別。因此光就這一點，並不足以構成讓西南航空改變政策的理由。

　　勞森表示：「我們有很多忠實顧客就是喜歡那種走上飛機，到處都可以坐的感覺。他們覺得這就是我們公司品牌的一部分，也不想看到有任何改變。」

　　因此，西南航空決定不捨棄免劃位入座的做法，而是研究如何改變在登機門前的排隊方式。他們想，如果真正的問題是在於乘客懶得去搶排隊位置，何不讓乘客在報到的時候就排好位置，省得之後再來煩惱？

　　這麼一來，座位仍然是遵守先到先選的規則，只是排隊順序在報到時便已排定，而且還可以網路報到。採取這種方式，乘客就不需要提前好幾個小時到機場來占位，而且仍然可以選擇自己想要的座位了。

　　當然，就像勞森說的，「只要別坐到別人大腿上就行了。」於是，美國西南航空從二○○七年年底開始，採用這套新做法。

蜂群、蟻群懂什麼？

　　究竟，西南航空可以從螞蟻身上學到什麼？螞蟻和飛機又有什麼相通之處？這些問題的解答，可以歸納為一種奇妙的現象，我稱為有智慧的群體（smart swarm，以下簡稱智群）。

　　這種現象在生物界可能已發展了數百萬年。像是在沙漠中的蟻群，牠們身處變化莫測的環境，總是能知道每天早上該派多少螞蟻做哪些事；而森林中的一窩蜜蜂，則是發展出萬無一失的系統，能選到對的樹來做為新的築巢地點，而不會因意見不合而發生衝突。

　　又如在加勒比海裡，可能由數千條魚所組成的魚群，就是能找到方法來精準協調彼此的行動，並且在一瞬間同時改變游動的方向，整群魚彷彿化身為一條銀光閃閃的生物。還有北美馴鹿群，在北極海沿岸的平原進行大遷徙時，即便其中大多數成員根本不知道路線為何，也肯定會到達預定繁衍下一代的新棲地。

　　簡而言之，智群的定義，就是這一群個體能對彼此及環境做出回應，形成具有力量的群體，以共同面對各種不確定性、複雜的情境，以及種種改變。

　　蟻群天生能巧妙的將一個大問題分成幾千個小問題來各個擊破，勞森也由此得到靈感，將這種「群體智慧」運用到他的虛擬螞蟻上，並且稱之為「具有認知能力的移動物體」。雖然這種虛擬昆蟲的模擬已經過相當簡化，卻能夠捕捉到真實蟻群的實用智慧。

　　勞森在西南航空的總部工作，公司位於德州的達拉斯，他說：「在德州這裡，就有很多種不同的螞蟻，像是德州中部的切葉蟻，具有奇妙到難以想像的社會結構。」這種切葉蟻（學名為Atta texana）會組成生產線，合力種植及採收一種真菌，供蟻群食用。

　　如同生物學家威爾森（E. O. Wilson）和霍德伯勒（Bert Holldobler）在著作《超生物體》（The Superorganism）之中的描述，在切葉蟻生產線的起頭，有一批技巧精湛的工蟻會將葉子從樹上或樹叢裡切下，帶回巢中。巢中則有另一批體型較小的螞蟻接手，將葉片囓成小片，再交給第三批螞蟻。

　　第三批螞蟻體型更小，牠們將葉子碎片嚼成葉漿後，再塑成丸狀。而體型又更小的第四批螞蟻，則是將真菌株一一植入成堆的丸中，於是完成了切葉蟻的地下苗圃。最後，一批體型最小的螞蟻，會投注牠們全部的關愛來照顧這些真菌，移除不要的孢子。如威爾森所言：「這就是牠們的生產流程。」

　　每個切葉蟻巢穴裡，有數百萬隻工蟻，牠們每年收集的植物葉片可能重達半噸，由此可見這些小螞蟻團結合作的力量。

　　切葉蟻這種團結合作的能力，需要透過一種經由化學物質協調的複雜溝通系統，讓蟻群集體行動，並且完成遠遠超出單一個體的能力所及的事情；這也正是為何威爾森和霍德伯勒，會將這種蟻群稱為「超生物體」。他們表示：「在現代的昆蟲社群身上，還有很多可供我們學習之處。」

　　有些人可能會覺得難以置信。看看這些螞蟻、蜜蜂、白蟻，牠們究竟懂些什麼我們不懂的？美國西南航空的年營業額高達一百一十億美元，連這種大型航空公司都解決不了的難題，這些微不足道的小生物，難道真能提供解答？要是螞蟻真有那麼聰明，怎麼不是牠們坐著波音七三七，在天上飛來飛去呢？

　　真相在於，這些螞蟻和類似的生物，一直拚命在處理著數百萬年來最困難的問題：這個星期的食物量，足以餵飽整個族群了嗎？在哪裡能找到食物？要派出幾隻工蜂，才夠蓋好一座蜂巢？今年族群遷移的時候，天氣會造成什麼樣的影響？生物回應這些生存挑戰的方式，經過長時間的演化，已形成一種獨特的群體行為，不僅靈活、適應力強，而且十分可靠。

　　這種由智群所得出的原則，如果寫成數學公式，將成為一項極有力的工具，幫助企業解決他們所面臨最複雜難解的問題。例如，協助製造業將製程最佳化；讓通信業者加速接通電話；幫助航空機械工程師，找出新飛機的問題；還能協助情報單位，監控這個危機四伏的世界。

群體智慧的奧祕

　　究竟，智群的運作祕訣是什麼？本書前三章，將追隨生物學家的腳步，深入現場，解開自然界群體行為的奧祕。研究者發現，社會性的昆蟲（例如螞蟻、蜜蜂、白蟻）會將問題分給許多個別的族群成員來解決，每個成員則都遵照自己所分配到的簡單指示來完成任務，但都不清楚問題的全貌為何。

　　在這當中，沒有哪個成員是最高的領導者，也沒有哪個成員會告訴其他成員該做什麼，而是團體中的個體會不斷以各種方式彼此互動、交流，直到出現某種模式，就像是到了某種動作或意義的臨界點，於是整個蟻群便動了起來，出發去尋找最近的種子堆；或是像整個鯡魚群一樣，同時做出反應，以閃避飢餓的海豹。

　　我們在第四章要討論的，則是個體應該扮演什麼角色，才能讓群體維持路線而不走偏。像是鳥群、魚群，或是北美馴鹿群，其中的個體之間其實沒有太密切的關係，於是群體的生存關鍵就在於群體行為和個體利益之間的平衡技巧。而人類社會所面臨的問題，其實也與動物相去不遠，我們也常常得處理同樣的兩難——要彼此合作、但也想得到個人利益，要做對大眾有益的事、但也想多照顧自己和家人。

　　當然，並不是所有動物群體都能稱得上智群，而且群體行為也有其黑暗面。在第五章，我們就要來談談科學家對蝗蟲的研究發現，並解釋何以一群溫和的蚱蜢，會忽然變成貪得無饜的蝗蟲，引發嚴重的災害。想知道人類的本能直覺會怎樣釀禍，我們也會看看前人在沙烏地阿拉伯的研究，了解穆斯林前往朝聖的途中，所爆發的大規模群眾慘劇，以及要如何避免這種事情再次發生。

向真正的專家請益

　　有智慧的群體和愚蠢的群體究竟有何不同？是什麼原因，讓一群原本快快樂樂的慶祝群眾搖身一變、成為一群暴徒？原因簡單說來，就是智群能用集體的力量，來篩選各種難以勝數的可能解決方案，而暴徒則是釋放了群體中混亂的力量，而自食惡果。正因為如此，我們更應該了解究竟智群如何運作，以及要怎樣控制這種力量。

　　現代社會日趨複雜，相關的問題也深深困擾著我們——不確定性、複雜性、易變性、資訊爆炸、太多即時意見等待回應與處理、太多決策糾纏不清。無論我們是否有所體會，人類的世界也有種種集體現象造成的難題，讓人失去信心，不知如何領導公司、社會或家庭。

　　這些挑戰已近在眼前，我們都該做好準備。這本書中將要呈獻給各位的，就是最好的準備方式——請教專家，而真正的專家絕非電視名嘴，而是在草間、湖中、樹上的自然生物。

第1章 跟蟻群學應變力<

是誰在帶頭？<
新墨西哥州西南方的五五三號公路旁，奇里卡瓦山腳下，曾經是一大片遼闊的放牧場，而現在鐵絲圍籬圈住了其中的六十英畝地。幾年前，開發商計畫要將這附近土地重劃，還要興建便利商店。而史丹佛大學應生物學家戈登的要求，將這片地買下，好保留一小塊研究地點，不被染指。

二十多年來，戈登一直在這裡記錄著一群群紅收穫蟻（Pogonomyrmex barbatus）的生活史，看看牠們日復一日、年復一年，都去了什麼地方，又如何在看似雜亂無章中展現效率。

五五○號蟻群的一天開始得很早。這個蟻窩位於場址東邊，約有一萬隻螞蟻。從黎明到上午十點左右，蟻窩會陸續派出一小群一小群的螞蟻，處理各式各樣的任務。第一批是巡邏蟻，在日出之前就可以看到牠們從蟻窩出入口一一探出頭來，在附近的環形土堆旁邊從容的繞著，就像是高爾夫球場的場地維護員檢查草皮一樣。

巡邏蟻會逐漸擴大巡邏範圍，當牠們離蟻窩入口愈來愈遠，就可能碰上附近蟻窩的巡邏蟻，而演變成一場戰鬥。科羅拉多大學丹佛分校的生物學家葛林，也在這個場址進行研究，他說：「上個禮拜，不知道為什麼，我們發現有一些覓食蟻的身上黏著其他螞蟻的頭，可見曾經爆發過一些小型的螞蟻戰爭。」

之後不久，蟻窩裡又冒出一群蟻丘維護蟻，出來和巡邏蟻作伴。蟻丘維護蟻都會帶著一點土、種子殼，或是其他從地下帶出來的垃圾。維護蟻和巡邏蟻不太一樣，牠們似乎完全專注在自己的工作上，只想找個適當的地點、把身上的東西卸下，而且只要一找到，牠們就會立刻放下東西，掉頭回到蟻窩中。

接手上場的則是幾隻衛生蟻，牠們會跟在維護蟻後頭，收拾維護蟻丟下的東西。不過，衛生蟻其實並不是有意要做這些工作，葛林表示，如果仔細看看牠們究竟在做什麼，可能反而會覺得一頭霧水。

「我覺得衛生蟻很像我那十五個月大的女兒，把東西從A處帶到B處，然後再從B處撿起個什麼東西，帶到C處去。看起來毫無規則可循。」然而，如果我們將畫面快轉，就會看到蟻窩一側慢慢由土塊和垃圾形成土堆結構。葛林說：「所以最後我們發現，其實牠們是很有組織的。」

最後一批從蟻窩裡出來的是覓食蟻，數量遠遠多過前述的各個任務小組。牠們會如潮水般湧出，衝向蟻窩四周的高草叢，然後消失在整片的麻黃、合歡和蛇草之間。覓食蟻會順著矮樹叢下的路線，以蟻窩為中心向四周覓食，半徑可能廣達十八公尺。任何一隻覓食蟻要找到一顆種子，大概需要二十分鐘；只要一找到，牠就會撿起種子、打道回巢。

從上到下，五五○號蟻群幾乎可說是效率的代表，每一小群螞蟻都以井然有序的方式執行任務，而螞蟻又有一種習慣動作，讓人加深這種印象：只要遇到另一隻螞蟻，就用觸角彼此碰一碰，似乎是要確認大家對於該做什麼事都有了共識。從巡邏蟻、維護蟻、衛生蟻到覓食蟻，蟻群的所有成員似乎心中都有一張完整的藍圖，而牠們就像是機器裡的小零件、或是大工廠裡各部門的員工。

然而，事實上完全不是這麼一回事。

雖然表面上看起來一切似乎管理有方，但其實五五○號蟻群的運作模式和我們平常會看到的組織大不相同。蟻群沒有老闆、經理，也沒有什麼監督機制。「蟻后」聽起來縱然威風，卻沒有什麼實權——蟻后只負責產卵，而不負責下指令。

巡邏蟻在草叢裡查探的時候，沒有哪一隻會擔任班長的角色指揮大家。蟻丘維護蟻在修補隧道的時候，也沒什麼工程藍圖可以參考。而年輕一輩的螞蟻加入工作的時候，也不會有什麼始業訓m或工作項目介紹，因為個別的螞蟻其實並不需要看到事物的全貌。對螞蟻個體而言，沒有任何一隻真正瞭解自己在做的工作有何目的、必要，或是知道自己在整個團體裡扮演的角色。

然而，整個蟻群卻能夠運作得天衣無縫，只要環境一有改變，牠們就能快速有效的回應。如果某天早上，巡邏蟻找到一堆美味的種子，幾分鐘內就會有其他螞蟻加入尋找的行列，並且成為覓食蟻。昨夜的暴雨弄壞了蟻丘嗎？那麼，就會有更多的維護蟻來加緊維修，有時候甚至連年幼的護士蟻也會前來支援。

面對不同的挑戰或機會，整個蟻群總是能夠快速精準的計算出，究竟需要多少螞蟻才能完成某項工作，然後依手上的資源狀況加以調派。

這種靈活調派的系統，已經存在於螞蟻的歷史達一億四千萬年，也正因為如此，全世界從熱帶雨林到城市人行道等各種生態系統，共有約一萬四千種螞蟻存活。

即便螞蟻做事的方法看來混亂，但卻成就非凡；牠們無論是規劃快速通道、建造複雜精巧的巢穴、發動大規模的侵略行動，不但過程中沒有人擔任領導角色、也無須規劃行動策略，牠們甚至也沒有任務的觀念。

那麼，牠們究竟是怎麼做到的？

祕訣就在「自我組織」<
當然，這種有趣的行為不是螞蟻才有。只要是成群的動物（像是蜜蜂或鯡魚），很多都能夠在沒有領導者的情形下處理複雜而困難的問題。科學家將動物的這種現象稱為自我組織（self-organization），而這也是智群的第一項原則。

雖然自然界中到處都有自我組織的現象，但科學家直到近幾十年來才加以深入研究。首先用上這個詞的是物理學家和化學家，他們將它用來表示物理系統中自發出現的模式（像是沙丘的起伏），或是幾種反應物經由化學作用而形成的漩渦圖形。後來，生物學家也開始採用自我組織這個詞，用以解釋黃蜂的蜂巢為何如此精細、某些螢火蟲群體如何能同步閃爍，還有蜂群、鳥群、魚群又如何靠直覺來協調動作。

這些現象的共通之處，就是沒有由上而下的整體計畫。在這些系統中，不論是什麼模式、形狀、行為，事先都沒有任何藍圖或設計，而是由下而上，自然出現，靠著系統中各部分的互動而形赤滿C

雖然自我組織的真正源頭仍是一個謎，研究者已經找出它運作的三大基本機制：去中心式的控制、分散式的問題處理，以及多重互動。將這些機制加起來，就能解釋為何就算無人指揮，群體中的個體只要遵守簡單的基本原則來行動，就能形成有意義的集體行為模式。

如果想知道參與這些機制大概是什麼感覺，可以想想你和家人或朋友一起去海邊度假的情形。一到海邊，大家不會呆站在那裡等著別人來指揮；除了某些大家都知道的規則之外（像是不能裸體、不能帶寵物、不能喝酒），每個人都有自己做決定的自由，沒人會告訴你該坐哪、該做什麼、該不該下水（救生員愛管閒事的情形除外）。基本上，每個人都可以做自己想做的事，而這也就是「去中心式的控制」。

天氣晴朗時，沙灘上人來人往，想找個好地方坐下當然並不容易。你既不想太靠近水，以免弄濕海灘椅和墊子，也不想離水太遠，免得感受不到海的氣息。而且，只要是有小孩的家庭都會知道，如果打算游泳，可能還得選個靠救生員近的地方（也正因為如此，救生員附近總是插滿了遮陽傘）。

最後，要選的地方得有足夠的空間，除了能將墊子攤開，還要能和附近的人保持一定距離，而這也是海灘上眾人所默認的基本原則。這時，如果從直升機上鳥瞰，就會看到海灘墊形成馬賽克一般的圖樣，彼此的距離幾乎都相等；也就是說，遊客完成了「分散式的問題處理」。

接著，似乎發生了某件奇怪的事——當你坐在海灘椅上，讀著史蒂芬金的最新小說，卻注意到有些人站了起來，望向海面。這麼做的人愈來愈多，又愈來愈多。忽然之間，似乎所有人都站起來向海面張望，於是你也跟著這麼做了。

雖然你根本一頭霧水，但不由自主的提高了警覺心，腦中浮出各種疑問。發生了什麼事？有人溺水了嗎？還是有鯊魚？大家到底在看什麼？一開始可能只是幾個人出於好奇而看著海面，這種舉動卻慢慢擴散，形成群體的警戒狀態。多重互動就是這麼具有感染力；而重點是，如果真的有鯊魚，群體就能快速警覺，速度甚至不亞於有人拿著擴音器大喊「有鯊魚」。

葛林表示：「如果我們每個人都遵守相同原則，回應我們接收到的片段資訊，整個群體就會以特定的方式組織起來。就像我們所觀察到的蟻群，雖然每隻螞蟻都不知道自己在做什麼，但我們卻的確可以看到蟻群的行為有所改變。」

時間日復一日流逝，而對於五五○號蟻群而言，「自我組織」成了可靠的方式，幫助牠們應付難以預測的環境。這種策略對我們而言，是不是也一樣有用？

顯而易見的，這種群體智慧可能的應用，就是發展出一套（或一組）演算法，協助企業像蟻群一樣，快速而有效的回應環境的改變。德州有一家公司，正是這麼打算的。

綠野仙蹤<
哈伯的辦公室窗外，是休士頓南邊平緩綿延的景觀。他是美國工業氣體公司（American Air Liquide）的國內供應及管路營運主管，他掌管的部門負責監督上百座生產醫療用及工業用氣體的製造廠。

美國工業氣體公司生產的氣體種類繁多，客戶也來自各行各業：醫院、造紙廠和塑膠製造廠要買氧氣；冰淇淋製造廠、莓果包裝廠和小龍蝦託運商要用液態氮來冷凍產品；汽水公司要買二氧化碳，好讓飲料喝起來清涼暢快；煉油廠和鋼鐵廠則需要多種氣體，因應各種製程。總的來看，工業氣體公司在全美有超過一萬五千家客戶，運輸車隊達七百台貨車、三百節火車車廂，以及長達三千五百多公里的輸送管路。

這個龐大的運輸系統只是問題的開始。真正的複雜之處，在於背後隱藏的各種變數，有待公司一一因應。例如能源成本就會不斷浮動。德州在二○○二年開放電力市場，結果電價每十五分鐘就波動一次。哈伯說：「工業電價在凌晨三點可能是每百萬瓦十八美元，到了當天下午，就飆到每百萬瓦一○三美元。」

還有其他因素也會影響生產成本，像是每座生產氣體或液態氣體的製造廠，都有不同的效率等級、成本概況，以及生產效能。舉例而言，很多製造廠都能依不同的比例生產液態氧氣或液態氮。如果要用貨車運送，製造廠可以生產液態氣體，灌到低溫液體運輸車中；如果要用輸氣管運送，則要讓產品處於氣態。

此外，客戶的需求也是一項變數。雖然多數的大客戶每週訂購的氣體量大致相同，但有很多客戶的訂單卻難以預料。如果客戶只是一家小公司，可能就只會在接到大生意時訂購氣體，接著幾個月又毫無往來。而在美國工業氣體公司的所有客戶裡，大約有百分之二十到三十，習慣只在有需要的時候才下訂。

將所有因素結合起來，包括浮動的能源價格、變動的生產成本、多樣的運送模式，以及難以捉摸的客戶需求，整個情勢就顯得相當難以控制。遲早，公司會面臨一些突發狀況，讓人陷入困境；例如工廠機械突然故障，無法生產足夠的氣體供應該區客戶。美國工業氣體公司的即時營運經理哈耶斯就表示：「我們以前老是碰上這種事，最後終於受夠了，覺得我們真的得有個工具，來改善工作的整合與組織。」

當時，美國工業氣體公司已經有專門的軟體來最佳化某些特定領域的營運方式，但還沒能做到完全整合。一九九九年底，生物集團（Bios Group，一間顧問公司，位於新墨西哥州聖塔菲，成立者是一群研究複雜科學的學者）前來拜訪工業氣體公司，並提出一項創新的提案——採用蟻群的自我組織原則，建立一套電腦模型。

生物集團認為，這種模型能夠納入計畫中各種令人困擾的變數，協助管理者為日常的各種挑戰找出解決方案。做為彼此合作的開端，他們提案先從解決公司貨車派車路線的問題著手，像是該從哪間製造廠、用哪班貨車出貨給哪家客戶，對公司才最有利。

負責這項先導計畫的多拿第說：「這個案例很適合用蟻群演算法來處理，因為這種演算法會一一設計出逐步的流程，然後找到最佳路線。」每當程式要計算下一步的時候，就算是最複雜的情形，也能一一列入考慮。

多拿第進一步解釋：「假設螞蟻從倉儲地點出發，首先就是要挑一輛貨車，所以牠會瞧瞧可以用的貨車列表，再挑一個司機。然後呢？下一步就是到儲氣槽，把貨車灌滿。接著，要列出所有需要這種氣體的客戶。再計算一下，送到每家客戶個別所需的時間。其中可能有些客戶會要求在特定時段送達，有的客戶則必須優先處理。這種時候，這些螞蟻會採取我們所說的『貪心功能』。」

這裡所謂的「貪心」，是指要在很短的時間內得到最佳成果的決策規則。例如，「選擇最近的客戶」就是典型的貪心功能。多拿第說：「螞蟻也會一併考慮到費洛蒙，因為可能已經有其他螞蟻走過同樣的路，留下了費洛蒙的氣味。螞蟻的做法是將貪心因子和費洛蒙因子相乘，以決定接下來該送貨給哪位客戶。」

「螞蟻到達客戶指定的送貨地點之後，就會按所需數量卸下液態氣體，同時記錄卸貨所需時間，以及剩餘的量有多少。然後，螞蟻再度檢視待做清單，看看還有哪些客戶需要送貨。」重複這種步驟，最後就能在路線上納入所有客戶，一一將貨物送達。

這時，程式會開始計算這種安排法的優劣，以決定該讓螞蟻留下多濃的費洛蒙氣味。然後再重複這整個過程幾千次，一一計算所有螞蟻走過的路線。多拿第說：「這種做法的好處，就是在模擬接近尾聲時，可以看出所有螞蟻所留下一道道清晰的費洛蒙分布情形。」而每出現一條新路線，就會和先前最佳的路線比較；如果新的路線更佳，就成為衛冕選項。根據多拿第的說法，重點就是要兼顧既有成果和開發新門路。

這項先導計畫的成果讓美國工業氣體公司大為讚賞，證明了這種模仿蟻群的電腦模型十分靈活，足以處理複雜的物流問題。然而，工業氣體公司真正的目標，是希望能將生產排程最佳化。畢竟，生產的成本可是運送成本的十倍。因此，他們正式委託生物集團（當時該公司已經併入一家電腦系統公司NuTech Solutions），發展工具來處理生產最佳化。工具在二○○四年完成，而且工業氣體公司直到現在仍持續使用。

工業氣體公司控制中心的技術人員，每晚都會使用這套最佳化工具，從晚上八點開始輸入各項最新資料，包括工廠進度、可用車班、客戶需求等等。此外，他們也利用一種遠端監控與資料獲取系統（Supervisory Control and Data Acquisition），來蒐集各項即時資訊，包括各廠產能、儲存槽餘氣量、電力成本等等。

利用類神經網路預測引擎，可以根據遠端讀數和過去客戶的訂貨習慣，評估哪些客戶需要立刻出貨。此外，系統還能擷取C小時的天氣預報，並進行下週的電力成本預估。最後，技術人員再將所有可能影響排程的雜項資訊都輸入系統中，例如最近哪間廠房需要維修。

接著，最佳化工具便開始評估數百萬種不同的排列方式、可能的做法和結果，好訂出接下來七天內的生產計畫。這套工具會結合模仿蟻群的演算法和其他問題處理技術，權衡各廠應生產的氣體種類及數量。為了縮短運算時間，技術人員將全美分為三大區：洛磯山脈以西、墨西哥灣岸區，以及東部各州，各區都用這套系統來跑三次。等到日班技術人員早上六點來接班的時候，最佳化工具已經為各區算出處理方案了。

雖然最後還是得由人員來下最終決策，但至少他們已有個大方向可以依循。哈伯表示：「有一位科學家把這種方式叫做『綠野仙蹤』。基本上，就是不用擔心真正的目的地在哪裡，先讓最佳化程式指出方向，我們前進幾步，再跑一次程式，再確認一次方向。因此我們無須擔心最後的目的地，就像要去《綠野仙蹤》裡的奧茲國一樣，只要跟著那條黃磚路，慢慢往前進就可以了。」

這套靈感源自於蟻群的系統，已成功為美國工業氣體公司省下相當可觀的成本，主要原因就在於能在對的廠房生產對的氣體。雖然工業氣體公司不願透露詳細數字，但根據一份已公開的估計顯示，每年大約可省下二千萬美元。

「相當可觀」，哈伯說：「真的相當可觀。」

事實上，本章談的就是關於自我組織行為所能帶來的各種策略，而這些策略的共通點，就是都能夠處理不可預知的情境。

而本書會一再探討的主題，就在於該如何應付錯綜複雜的局勢——既要縮小不確定性，又得跟上各種挑戰；而像是蟻群、蜂群、鳥群、魚群等等所發展出的行為，特殊之處也就在於牠們能夠靈活兼顧兩種需求：不只見樹，還能見林。

戈登說：「如果由我來負責幫美國工業氣體這樣的公司設計軟體，我可能會很擔心做不好。但這些螞蟻可不會。」螞蟻的系統實在十分鬆散而沒有紀律，資訊來得零零散散，牠們的回應也是難以預料。她說：「但神奇的是，螞蟻這套不管怎麼看都亂七八糟的系統，卻就是行得通！」