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利用Frank Wolfe算法，解决交通分配UE模型(Python&NetWorkX)

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简介：
该资源已被浏览和查阅42次。1、本资源专门针对SiouxFalls的交通网络，并利用FrankWolfe算法来解决交通分配用户均衡模型。用户均衡模型相关信息及更详细的解释可供参考，同时，您可以通过访问文库频道下载更多资源和学习资料。

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  • 利用Frank Wolfe算法解决交通分配UE模型(Python & NetworkX)
    优质
    本研究采用Python编程语言及NetworkX库，通过Frank Wolfe优化算法高效求解用户均衡（UE）下的交通分配问题。 资源已被浏览查阅42次。该资源针对SiouxFalls交通网络，基于FrankWolfe算法求解交通分配用户均衡模型。更多下载资源、学习资料请访问文库频道（此处省略了具体链接）。用户均衡模型解释等内容包含在内。
     
  • 基于Frank-Wolfe算法的UE用户均衡模型求解——以SiouxFalls网络为例（Python）
    优质
    本研究利用Python编程语言，提出了一种基于Frank-Wolfe算法解决UE用户均衡问题的新方法，并通过SiouxFalls交通网络进行了案例分析。 本资源利用Frank-Wolfe算法求解了SiouxFalls网络的交通分配结果（UE用户均衡结果，即没有用户可以通过单方面改变出行路径从而降低出行费用）。网络的基本信息如txt文件所示，路阻函数采用了经典美国联邦公路局BPR...
     
  • 交通分配_frank-wolfe算法_matlab源码
    优质
    本资源提供基于Frank-Wolfe算法的交通分配模型MATLAB实现代码，适用于研究和教学中解决交通网络流量分配问题。 文件包含Frank-Wolfe算法在交通分配中的应用，并通过基本示例进行了调试成功。
     
  • 关于路径交通流量求解的改进Frank-Wolfe算法研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了针对路径交通流量问题的优化解决方案，提出了一种改进的Frank-Wolfe算法，旨在提高计算效率与准确性。通过实验验证，该方法在解决复杂网络流量分配时表现优异，为智能交通系统提供了新的技术支撑。 Frank-Wolfe算法是用于解决交通流量分配问题的经典方法，但该算法仅适用于基于路段的交通流量分配，并不适用于路径交通量计算。为了解决这一局限性，提出了一种改进版的Frank-Wolfe算法来求解路径交通量。 在原算法的基础上增加了一个新的步骤：根据“全有全无”加载法得到步长值后，更新源点和目的地之间所有已分配流量的路径上的交通流。这样，在计算路段流量的同时也能同步地计算出各条路径的交通流量。 通过实际案例验证了改进后的算法的有效性。它只需在原Frank-Wolfe算法的基础上增加少量的时间与空间成本就能求解路径交通量，避免了对整个网络中所有可能路径进行穷尽搜索的问题，并且非常适合于用户均衡下的交通流分配场景应用。
     
  • Frank-Wolfe算法的MATLAB程序代码.zip
    优质
    本资源提供了一个实现Frank-Wolfe优化算法的MATLAB程序代码包。适用于解决约束最优化问题，并包含多个示例以帮助用户理解和使用该算法。 Frank-Wolfe算法的Matlab程序可以用于解决约束优化问题。该算法通过一系列线性逼近步骤逐步逼近最优解，在每次迭代过程中选择一个顶点来最小化当前目标函数的线性近似，直到满足收敛条件为止。这样的方法适用于大规模稀疏优化问题，并且在许多实际应用中表现出色。
     
  • 基于MATLAB的Frank-Wolfe算法实现(FW)
    优质
    本研究介绍了在MATLAB环境下对Frank-Wolfe算法（FW）的具体实现方法，探讨了该算法在解决优化问题中的应用与优势。 Frank-Wolfe算法的MATLAB实现（FW）可以用于解决各种优化问题，在机器学习、图像处理等领域有广泛应用。该方法通过迭代更新权重向量来逼近最优解，并且在每次迭代中选择一个顶点作为支撑，从而避免了传统梯度下降法中的计算复杂性。这种特性使得Frank-Wolfe算法特别适合于稀疏约束或大规模数据集的情况。 实现时需要注意的是，虽然FW算法的收敛速度可能比单纯形方法慢一些，但它具有更好的可扩展性和更高的效率，在处理高维问题上表现出色。此外，通过适当的参数调整和优化技巧（如线性搜索策略的选择），可以进一步提高其性能表现。
     
  • 基于Frank-Wolfe算法的交通分配问题求解及不同流量更新策略与线搜索技术对比分析
    优质
    本文探讨了利用Frank-Wolfe算法解决交通分配问题，并比较了多种流量更新策略和线搜索技术的效果，为优化城市交通网络提供新思路。 Frank-Wolfe (FW) 算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法。它具有容易编程实现、所需内存少的特点。然而，该算法收敛速度较慢且不能提供路径信息。为了提高算法效率，本段落研究了三种流量更新策略（一次性更新、一次源头更新和一对多OD更新）以及不同的步长搜索策略下的FW算法。其中，步长搜索策略包括精确线性搜索方法（如二分法、黄金分割法及成功失败法）与非精确的线性搜索方法（例如基于Wolfe-Powell收敛准则的方法和Gao等人提出的非单调线性搜索方法）。最后，本段落将上述策略应用于四种不同规模的交通网络，并提出了较适合求解问题的组合。
     
  • Frank-Wolfe方法的优化详解及MATLAB实现
    优质
    本文章深入剖析了Frank-Wolfe算法的理论基础及其优化策略，并通过实例展示了该算法在MATLAB中的具体实现过程。 本段落详细讲解了优化中的Frank-Wolfe方法，并提供了适用于初学者的Matlab实现教程。内容基础且详尽，易于掌握。
     
  • 交通配流编程.rar_交通分配与均衡_交通分配算法_交通用户均衡_交通配流算法
    优质
    本资源包含交通配流及相关算法的研究资料，涵盖交通分配、用户均衡及配流算法等领域，适用于交通规划和工程研究。 本段落讨论了最短路径算法在交通流分配中的应用，并特别关注用户均衡问题。文中还介绍了在一个大型测试网络环境下的实验结果与分析。
     
  • 全有全无型交通分配算法
    优质
    全有全无型交通分配算法是一种用于城市道路网络中预测交通流量分布的方法，它能精确模拟车辆在路网中的选择行为，对于优化城市交通规划具有重要意义。 全有全无交通分配程序是一种用于分析交通网络的工具。这种程序能够模拟在特定条件下所有车辆如何使用道路系统，并且可以确定每条路径上的流量分布情况。通过这种方法，研究人员或城市规划者可以获得关于整个路网中各个路段的实际利用率的信息，从而帮助他们做出更合理的决策来改善交通状况和优化资源配置。