在计算机中，这叫贪心算法，即每步都选择目前的最优方案。但每步最优的方案，不能确保全局最优。前面的决策会影响后面的决策，即本质上，这种旅行的行程规划是一道数学题，是一个排列组合的问题。
这种排列组合有多少种可能性？是阶乘种可能性。如果去三个城市旅游，是三个阶乘，若去十个城市旅游，是十个阶乘，即 360 万。光排列组合就有 360 万种可能，再考虑各种交通方式，就是千万级数目的选择了。而即使是飞机，每天又分几十个航班，且有几十个网站分别卖不同价格的机票等，这就成了数十亿级的可能性选择。
而更难掌控的是，选择是动态的，最优解是变化的。人有能力从几十亿种可能中找到最优解吗？我觉得很困难，人没有办法做到，但这不该由人做，而是应该让机器帮助人。所以，这是为什么在长时间规划中，机器能够带来比人更高效，或更好地解决问题的原因。
从另外一角度看这个问题，若去十个城市玩二十天，忽略共有多少种可能性，按上述算法，找寻最优解也需要做超大量的查询，而谁有能力瞬间做几万次查询？目前没有任何一家网站能够支持用户有几万个PPS同时间发出几万个请求！这不可能存在！
妙计旅行曾在上海做线下活动，为了验证我们的想法，我们用手机做了个小游戏。我们告诉在场的人说，有同事首次来上海，不知怎么玩，请大家投票帮他选择。大家用 H5 投票选择，各式景点或路线。我们由此制作体验包，去的景点、餐厅、旅店等一模一样且各景点游玩时间相同，但交通方式和游玩顺序需各自组织。
我们就此给出要求：尽量少花钱；尽量省出非游玩时间；去餐厅时得在饭点。征集最好的游玩方案。20 分钟后每个人都得出方案，并在大屏幕上用机器评出客观分数。因游玩之处与游玩时间相同，更能看出各方案的问题：走路耗时过长；花钱太多；无法赶在饭点到餐厅等。而第一名的同学，因是在旅行社上班，才能得出较好的方案。
而机器是怎么计算？点击计算，一秒钟，机器提供的方案，让用户只走 70 公里，节省近 3 小时于路途，剩下几十元且无一处错误。这依然是一道数学问题，而且能被证明这是超出人类能力的数学问题。
作为理性派，对旅行的思考
任何事物在未成熟前，只能看成是经验，而成熟后，则会变成一种科学。它可更理性地解决问题。有人说，旅行就是感性的。但任何感性的背后，都有理性的逻辑在支撑。希望大家真的只是在关注自己的感性，决定去哪儿玩，再让机器落实方案。
我们希望把人工智能技术应用在旅游业。不仅有妙计旅行 APP 帮助个人定制旅行，还会制作出面向旅行社等的专业版产品，帮助他们提高工作效率，提供更高质量，更稳定的服务去给旅行者。
注：文中数据不做投资参考；未备注图片来自 Unsplash；感谢爱扒词转录整理。
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