【摘要】：以確定性交通網(wǎng)絡(luò)用戶均衡問題為研究對(duì)象,從理論上推導(dǎo)出以路徑費(fèi)用函數(shù)為基礎(chǔ)的用戶均衡模型,在這基礎(chǔ)上,提出快速收斂的牛頓路徑算法.該算法每次僅對(duì)一OD對(duì)進(jìn)行牛頓型流量轉(zhuǎn)移,轉(zhuǎn)移完再更新道路流量,提出"更快速度接近均衡解原則",運(yùn)用這一原則來簡(jiǎn)化Hessian陣,從而得到迭代方向,并通過對(duì)原函數(shù)二階泰勒展開式進(jìn)行一維搜索,尋找出最優(yōu)步長(zhǎng).將該算法運(yùn)用于實(shí)際交通分配問題,分別對(duì)小、中、大三種網(wǎng)絡(luò)類型進(jìn)行測(cè)試.結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的梯度投影算法,快速收斂的牛頓路徑算法具有更快的收斂速度和更高的精度,在迭代前期尤為明顯.
[Abstract]:Taking the deterministic traffic network user equilibrium problem as the research object, a user equilibrium model based on the path cost function is derived theoretically. On this basis, a fast convergent Newton path algorithm is proposed. The algorithm transfers Newtonian flow to only one OD pair at a time, updates the road flow after transferring, and puts forward the principle of "faster speed approaching equilibrium solution". The principle is used to simplify the Hessian matrix, and then the iterative direction is obtained. The optimal step size is found by one-dimensional search of the second-order Taylor expansion of the original function. The algorithm is applied to the real traffic assignment problem, and three network types, small, medium and large, are tested. The results show that compared with the traditional gradient projection algorithm, the fast convergence Newtonian path algorithm has faster convergence speed and higher precision, especially in the early stage of iteration.
【作者單位】： 東南大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51078085,51178110,51378119)
【分類號(hào)】：U491.12

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2317283