​用frankwolfe算法分配交通流

资 源 简 介

​用frankwolfe算法分配交通流

详 情 说 明

Frank-Wolfe算法是一种经典的用于求解凸优化问题的迭代算法，尤其适用于交通流分配这类具有特殊结构的优化问题。在交通规划领域中，该算法能有效地处理OD(Origin-Destination)对之间的流量分配问题。

算法核心思想是将原始非线性规划问题转化为一系列线性规划子问题，通过迭代的方式逐步逼近最优解。每次迭代主要包含两个关键步骤：首先求解一个线性规划问题来确定搜索方向，然后通过线搜索确定步长并更新当前解。

在交通流分配中的应用主要体现为：将路网抽象为有向图，路段阻抗函数通常采用BPR函数等凸函数表示。算法会不断调整各路径的流量分布，直到满足用户均衡条件，即没有任何用户能够通过单方面改变路径来降低自身的出行成本。

相比其他优化算法，Frank-Wolfe的优势在于其内存效率高，特别适合处理大规模路网。但需注意该方法可能面临收敛速度慢的问题，特别是在接近最优解时。实际应用中常采用改进版本如Bi-conjugate Frank-Wolfe等变体来提升性能。