交通网络流中交通分配 Frank-Wolfe算法

资 源 简 介

交通网络流中交通分配 Frank-Wolfe算法

详 情 说 明

Frank-Wolfe算法是一种用于求解凸优化问题的迭代算法，在交通网络流中的交通分配问题中具有重要应用。该算法特别适合处理大规模网络中的路径流量分配问题。

交通分配的核心目标是将出行需求合理地分配到路网中的各个路径上，使得系统达到某种均衡状态（如用户均衡或系统最优）。Frank-Wolfe算法通过迭代的方式逐步逼近最优解，每一步都计算一个辅助方向，并沿该方向进行线性搜索以更新解。

在交通分配中，Frank-Wolfe算法的主要优势在于其低内存消耗和相对简单的实现流程。它尤其适用于Beckmann形式的交通分配模型，通过分解问题为一系列线性子问题，有效降低了计算复杂度。

算法的收敛速度可能较慢，尤其是在接近最优解时，但因其在早期迭代中能快速改善解的质量，对于大规模交通网络的实际应用仍具有很高价值。后续改进算法如MSA等也常基于Frank-Wolfe框架进行优化。