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MCP如何助力智能交通系统？从数据融合到精准决策

近年来，智能交通系统（ITS）正在全球范围内快速发展，它结合人工智能（AI）、物联网（IoT）和数据分析，致力于提高交通效率、减少拥堵、增强安全性。而MCP（Multi-Constraint Pathfinding，多约束路径寻优）技术作为一种复杂路径优化算法，在智能交通系统中扮演着重要角色，尤其是在导航优化、公共交通调度、应急响应等场景。今天，我们就来深度剖析MCP在智能交通系统中的应用，并结合Python代码示例，看看如何用智能算法让城市交通更高效、更安全。

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1. 什么是MCP？它如何优化交通路径？

MCP是一种路径规划算法，它不同于传统的最短路径算法（如Dijkstra、A*），它可以同时考虑多个约束，包括：

• 时间（避免高峰拥堵）
• 成本（降低油耗或电动车续航消耗