【2017年美赛C题参考资料】Solving the User Optimum Privately Owned Automated V...

资 源 简 介

【2017年美赛C题参考资料】Solving the User Optimum Privately Owned Automated V...

详 情 说 明

2017年美国大学生数学建模竞赛（MCM）的C题探讨了私有自动驾驶车辆在满足用户最优需求情况下的交通系统优化问题。该问题要求参赛者设计一个数学模型，能够有效协调大量私有自动驾驶车辆的路径规划，同时兼顾用户的个性化需求（如最短时间、最低能耗等）和整体交通系统的效率提升。

核心思路在于将传统交通流理论与智能算法相结合。首先需要建立道路网络的拓扑结构模型，量化不同路段的通行能力、速度限制等参数。其次需设计多目标优化算法，在满足个体用户偏好（如行程时间偏好、路线偏好）的同时，通过动态路径分配减少系统级拥堵。其中博弈论中的纳什均衡概念常被用于平衡个体与集体利益。

值得注意的是，该问题的私有属性要求模型必须保护用户隐私（如出发地/目的地信息），这促使研究者采用分布式计算框架或差分隐私技术。最终解决方案通常包含实时交通信息更新机制，使自动驾驶车辆能动态调整路线，实现"用户最优"与"系统最优"的帕累托改进。