广泛应用于求解网络均衡流量分布问题 Frank-Wolfe算法

资 源 简 介

广泛应用于求解网络均衡流量分布问题 Frank-Wolfe算法

详 情 说 明

Frank-Wolfe算法是解决网络均衡流量分布问题的经典优化方法之一，尤其适用于用户均衡（User Equilibrium, UE）规划问题的求解。该算法通过迭代逼近最优解，特别适合处理大规模网络流量分配问题。

Frank-Wolfe算法的核心思想是将原优化问题转化为一系列线性规划子问题，逐步优化目标函数。在网络均衡问题中，该算法通过调整路径流量分布，使得所有用户选择的路径成本趋于一致，从而实现均衡状态。相比于其他优化方法，Frank-Wolfe算法在计算效率和内存占用方面具有明显优势，尤其适用于稀疏网络结构。

由于算法仅需计算目标函数的梯度，而非完整的Hessian矩阵，因此在处理非线性优化问题时具有较高的计算效率。同时，它的收敛性在凸优化问题中得到了严格证明，使其成为交通分配和网络流量均衡研究的重要工具。