75.列車排點演算法目前共有三種，何種演算法較不符合實際?
(A)數學規劃法
(B)模擬分析法
(C)人工智慧法
(D)專家預測法

依交通部運輸研究所之研究資料，文獻中所見求解方法相當多，很難明確加以分類，若以模式的結構以及求解邏輯來分，可概分為以下三種：

1.數學規劃法(Mathematical Programming)：

數學規劃法是以各列車在各車站的到離站時間為變數，將列車排點問題轉化成數學規劃模式，再依結構特性求得解決方法。但此模式規模過大且運算較費時，故一般會對於一些實務問題作簡化，也使得所得到的解會不符合實務狀況，因此通常會搭配其他方法求解。

2.啟發式解法(Heuristic Algorithms)/人工智慧法(Artificial Intelligence)：

啟發式演算法是將人工排點的方式程式化，以人工智慧系統建立排點規則，此法沒有特定的結構，在合理的排點時間內，根據列車排點的限制條件，找出可行的近似最佳解答。啟發式演算法中著名的方法有二：

(1)列車序法：

依列車等級由高至低，排定列車在每一車站的到站及開車時刻，列車產生衝突時，則排開較低等級的列車。

(2)車站序法：

依車站的空間順序，先調整一個車站內的時刻表，估算運行時間，調整下一車站的時刻表。

3.模擬分析法(Simulation Analysis)

模擬分析法是考量排班所需要之各項因素，如號誌系統、電力系統、軌道佈設、車輛運行特性等，模擬多列車在路線上的運轉情形，直到所有列車均抵達目的地為止。此多車模擬求解列車排點問題的決策變數主要是等候規則，採用的策略有二：

(1)高級車優先通行。

(2)先到先服務。

我覺得是因為他說目前有三種方法 分別是數學規劃法、人工智慧法、模擬分析法 

所以只能從三種方法中選最不符實際的，而專家預測法直接先刪去了。