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基于Frank-Wolfe算法的UE用户均衡模型求解——以SiouxFalls网络为例（Python）

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简介：
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...

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  • 基于Frank-Wolfe算法的UE用户均衡模型求解——以SiouxFalls网络为例（Python）
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    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...
     
  • 利用Frank Wolfe算法解决交通分配UE模型(Python & NetworkX)
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    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MATLAB的用户均衡流量分配模型（UE）求解程序
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    本简介介绍了一款利用MATLAB开发的用户均衡流量分配模型(UE)求解程序。该工具旨在高效解决交通网络中的流量分配问题，通过模拟驾驶员在选择路径时的行为来达到整个网络的最优状态。 在交通网络配流问题中，用户均衡流量分配模型（UE模型）的MATLAB求解程序是一个重要的工具。该程序用于模拟和优化交通网络中的车辆流动情况，确保整个系统的效率最大化，并且符合实际驾驶者的决策行为模式。通过编写高效的算法代码，可以更好地理解复杂的城市交通系统运作机制以及评估不同策略对道路使用的影响。
     
  • 基于MATLAB的Frank-Wolfe算法实现(FW)
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    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。
     
  • Frank-Wolfe算法的MATLAB程序代码.zip
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    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。
     
  • 关于路径交通流量求解的改进Frank-Wolfe算法研究论文.pdf
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    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。
     
  • beckmann_用户均衡模型_yonghujunheng.zip
    优质
    本资料包包含关于Beckmann用户均衡交通流分配模型的相关内容，适用于研究和学习交通网络中车辆路径选择行为的影响与优化。文件内含模型理论介绍、应用案例及代码实现等资源。 Beckmann模型的解与平衡状态的解完全相同被称为用户均衡模型。
     
  • 用户聚类：基于行为模型的K-均值算法应用
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    本研究通过构建用户行为模型，并运用K-均值算法进行用户细分，旨在探索更高效的个性化服务推荐策略。 Users_Clustering根据用户的行为模型，使用k-means算法对用户进行聚类。
     
  • 交通网络配流中的用户均衡流量分配UE模型及MATLAB实现与仿真实验.zip
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    本资料探讨了交通网络中用户均衡（UE）流量分配模型，并详细介绍了如何使用MATLAB进行实现和仿真实验，旨在为交通规划者提供实用的工具。 1. 版本：MATLAB 2014、2019a、2021a，内含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。更多内容请参考博主主页的博客列表。 3. 内容：标题所示的内容介绍可以在主页搜索相关博客获取更多信息。 4. 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于修心和技术同步提升。若有合作意向，请通过私信联系博主。