求解基于路径的Logit型随机用户均衡模型的新算法

发布时间：2019-03-09 09:26

【摘要】：为了更高效地求解Logit型随机用户均衡模型,提出了一种改进的截断牛顿算法,该算法具有超线性的收敛速度。首先运用变量消去法,将Logit型随机用户均衡模型转化为一个无约束的最优化问题,再运用截断牛顿算法求解该最优化问题。在Sioux Falls网络上,对梯度投影法与改进的截断牛顿法进行了对比。计算结果表明:多数情况下,改进的截断牛顿法的计算效率高于梯度投影算法;在拥挤条件下,该算法的优势尤为明显。
[Abstract]:In order to solve the logit stochastic user equilibrium model more efficiently, an improved truncated Newton algorithm is proposed, which has superlinear convergence rate. Firstly, the logit stochastic user equilibrium model is transformed into an unconstrained optimization problem by using the variable elimination method, and then the truncated Newton algorithm is used to solve the optimization problem. In the Sioux Falls network, the gradient projection method is compared with the modified truncated Newton method. The results show that in most cases, the efficiency of the improved truncated Newton method is higher than that of the gradient projection algorithm, and the advantage of the improved truncated Newton method is especially obvious under crowded conditions.
【作者单位】： 东南大学交通学院;悉尼大学交通和物流研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(51078087) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120092110044)
【分类号】：U491

【共引文献】

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本文编号：2437321