無信号交差点において、到着した車両を順次処理するヘウリスティックを提案した。このアルゴリズムは、新車が到着した時点で既存の渡車順序の末尾に追加し、局所的な近接交換を少数試す。

各交換の候補に対しては、固定した通過順序で解く単一の非線形計画（NLP）から得られるコストの一次感度を利用し、全体コストを低減できそうな隣接交換を選択する。NLPは前回の解からウォームスタートされ、既に評価した交換対のメモリを保持することで計算量を制御する。

シミュレーションでは、数百台の異種車両を含む流れを対象に、FIFO（先着順）に対し平均85％以上の最適性ギャップを回復することが確認された。特に、301台の車両を用いた連続到着シミュレーションでは、散行域で平均コストが51.1％、密集域で67.4％削減された。

ただし、この手法は各候補交換に対して完全なNLP解決を必要とするため、車両数が増加するほど計算負荷が増大するという制約が残る。将来的には、車両単位の最適化と調整器の二段階分割でスケールアップを図る余地が示唆されている。