Frank-Wolfe算法，交通网络流中交通分配能用上

资 源 简 介

Frank-Wolfe算法，交通网络流中交通分配能用上

详 情 说 明

Frank-Wolfe算法是一种用于求解凸优化问题的经典迭代算法。在交通网络流分析中，该算法被广泛应用于交通分配问题，即将交通需求合理地分配到路网中的各条路径上。

算法核心思路是通过线性逼近的方式逐步逼近最优解。每次迭代时，算法先在可行域内找到一个下降方向，然后沿着这个方向确定合适的步长进行更新。这种方法的优势在于计算相对简单，尤其适合处理大规模网络问题。

在交通分配场景下，Frank-Wolfe算法能够有效地解决用户均衡问题，即寻找使得所有被使用路径的出行时间相等且最小的流量分配方案。算法通过不断地调整路径流量，最终使得网络达到均衡状态。

值得注意的是，Frank-Wolfe算法在接近最优解时的收敛速度会变慢，这是其固有特性。在实际应用中，通常会结合其他技术来改善这一现象，如采用合适的步长策略或与其他算法混合使用。