系统最优的动态交通网络流分配模型的分批并行算法

资 源 简 介

系统最优的动态交通网络流分配模型的分批并行算法

详 情 说 明

动态交通网络流分配问题是交通规划领域的核心挑战之一，系统最优（System Optimal, SO）模型旨在通过协调所有出行者的路径选择，最小化系统总阻抗。传统串行算法在面对大规模网络时存在计算效率瓶颈，而分批并行算法通过任务分解和分布式计算显著提升求解效率。

核心思路是将动态交通网络分解为若干子网络批次，每个批次独立计算局部流分配，再通过全局协调机制（如边际成本反馈或拉格朗日乘子）迭代修正子网络间的耦合影响。关键创新点在于：1）基于时间窗或空间区域划分实现动态负载均衡；2）设计异步通信协议减少并行同步开销；3）引入近似收敛判定加速全局协调过程。

该算法特别适用于城市级路网或突发事件下的实时交通管控，在保持系统最优解精度的同时，可线性扩展至超大规模计算集群。未来方向包括与强化学习的融合，以及应对时变需求不确定性的鲁棒性优化。