在過去一年中，，Google開發了一個機尾分配求解器，幫漢莎航空集團旗下的子公司瑞士國際航空，最佳化機隊調度，而Google預期這將明顯減少該航空公司的碳排。所謂的機尾分配問題，是指派特定飛行器，飛行特定航班的問題，而每臺飛行器是以機尾編號為作為識別，因此稱為機尾分配。
世界各地的航空公司都正以各種策略，探索滿足國際民用航空組織（ICAO）所制定二氧化碳排放政策的方法，這方面更是歐洲的執行重點，尤其是航空業占運輸業排放量的13.9％，主要的推行動力來自歐盟《歐洲綠色政綱》，該政綱要求2051年前，交通運輸碳排量要減少90％。
而漢莎航空集團則更進一步設定目標，承諾要在2030年將碳排放量，降低到2019年的50％，並且在2050年時達到淨零排放。航空公司可以降低碳排放的其中一種手段，便是最佳化飛機調度，也就是以最小化總營運成本來分配飛機。
燃料占總營運成本的一大部分，當營運飛機需要更多的燃料，就意味著需要更高的營運成本，而這也會產生更多排放到大氣中的二氧化碳，超過4,100公里的典型長途飛行，約會產生一噸的碳排放量。
Google提到，用於飛行兩地的燃料量差異很大，例如較大的飛機需要更多的燃料，而較新的飛機因為使用新技術，往往更省油，而且燃料本身的重量也很重要，飛機在飛行初期油箱滿載，燃油效率較低，在經過一段時間後燃油量減少，效率才會恢復正常。
另外，機隊調度一大重要因素是飛機上的乘客數量，由於預訂數量的變化，可能需要改變飛機的大小。其他影響燃料消耗的因素，還包括風向和發動機年齡，或是不同的機身設計等。
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選擇示波器的10 項考量因素
示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真，測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。
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Google利用網路流（Network flow）來解決這個機尾分配最佳化的問題，網路流本身是一個有向圖，其特徵是擁有一組節點（Node）和一組弧（Arc），並且可以對節點進出的流量設定限制。網路流通常被用來類比道路系統的交通量、管中液體或是電路中的電流等事物。
Google研究人員決定使用網路流，是因為網路流的物體（Commodity）、弧和節點，與機尾分配中的飛行器、航段和機場有簡單的對應關係，網路中的弧對應航班時刻的每個航段，每臺飛行器是沿著網路流動的物體，網路中每個飛行器與航段的配對都有其關聯的分配成本，而模型的目標是選擇有效的飛行器與航段配對，來最小化分配成本。
除了標準的網路流量限制之外，Google所設計的模型，還考慮了航空公司特定的限制，來針對漢莎航空量身訂做解決方案，像是考量飛機周轉時間、餐飲裝載等這類因航空公司不同的因素，而且當航線有更多的度假旅客，就需要考量這些旅客，可能需要比商務旅客更長的登機和下機時間。
另一個限制是，每架飛機都必須要在指定的機場維修中心，進行夜間檢查，以接受規定的維修或是清潔工作，每家航空公司也都有各自的維護計畫，諸如飛機每隔幾晚就要進行一次例行性維護檢查，而這也能幫助飛機保持燃油效率。
在瑞士國際航空開始使用求解最佳化機隊調度後，該航空公司有望每年節省瑞士法郎350萬元，相當於新臺幣一千萬元，並減少6,500噸的二氧化碳排放。Google預估，當這個運算模型擴展到漢莎航空集團其他航空公司，且客流量恢復到新冠肺炎疫情之前的水準時，節省的成本將會以倍數成長。
這項研究接下來的工作，還需要收集更大的可用資料集，並將機組人員和乘客也考量進去最佳化系統中，來改善乘客和機組人員的航班時刻表。現在Google提供開源軟體OR-Tools，使其他用戶也能夠以網路流來建構類似的解決方案。
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