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交通分配_frank-wolfe算法_matlab源码

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简介：
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。

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  • 交通分配_frank-wolfe算法_matlab源码
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 交通流量分配算法
    优质
    交通流量分配算法是指用于优化道路网络中车辆流动的技术和方法，通过模拟与预测不同路径选择对交通状况的影响，旨在减少拥堵、提高出行效率。 给定OD对和交通路网的交通流分配算法包括三种方法：全由全无分配、增量分配以及连续平均分配。
     
  • 交通分配-FW算法的MATLAB代码.zip
    优质
    该资源为基于MATLAB编写的交通分配FW算法代码，适用于交通规划与管理研究领域，帮助用户快速进行路网流量模拟和分析。 交通流分配FW代码供需要的人参考。
     
  • alinea.zip_ALINEA算法_matlab代码_VISSIM_交通控制_路网
    优质
    本资源包含ALINEA算法的MATLAB实现代码及相关文档，适用于基于VISSIM平台的城市道路交通控制研究与仿真分析。 交通快速路控制的ALINEA算法程序以及配套的VISSIM路网模型。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • ICP_MATLAB_Implementation-master_点云粗配准_ICP算法_点云配准_matlab源码
    优质
    本项目为MATLAB实现的ICP（迭代最近点）算法代码库，专注于三维点云数据的粗略配准处理。通过优化点云匹配，提高场景重建和物体识别精度。 ICP算法用于点云配准，可以进行精配准，但需要与粗配准结合使用。