求解基于路径的Logit型随机用户均衡模型的新算法

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。