多模式交通均衡问题的一阶分裂算法

本文研究包含私人交通和公共交通工具的多模式交通均衡问题,将其建模成带线性不等式约束的可分单调变分不等式问题,并提出一种修正的交替方向乘子法进行求解。通过适当地修改子问题并加上一个简单的校正步,提出一种针对线性不等式约束问题的并行求解算法。在一般的假设条件下,证明了这个新算法的全局收敛性和次线性收敛速度,并把算法应用到交通模型中。

基于走行时间鲁棒可靠性的随机交通均衡问题

在基于走行时间可靠性的交通均衡问题中,普遍存在假设是引起走行时间变异的O-D(Origin-Destination)需求或路段通行能力的概率分布是精确已知的。然而,现实中这些概率分布很难精确获得.本文放松这个假设而仅要求知道O-D需求的前m阶矩(这里m是和路段费用函数的形式相关的正整数),通过运用最坏风险价值和最坏条件风险价值指标定义鲁棒分位走行时间和鲁棒超过期望走行时间,并证明在一般分布下两种出行时间是等价的.基于此定义,通过整合出行者的感知误差,提出了鲁棒分位随机用户均衡(鲁棒超过期望随机交通均衡)模型,模型被表示为一个变分不等式,并证明了解的存在性,然后运用一种启发式算法求解该模型.数值算例显现了模型在应用上的特性及算法上的有效性.

求解随机交通均衡问题的一种光滑样本均值逼近法

文章将随机交通均衡问题转化为随机非线性互补问题;给出求解随机非线性互补问题的样本均值逼近(SAA)法;最后将该方法应用于一类具体随机交通均衡问题,给出数值实验.

约束多目标优化问题的一类内-外混合罚函数方法

该文提出一种内-外混合罚函数方法求解具有等式和不等式约束的多目标优化问题.其中罚函数由目标函数,内点罚函数和可行集外点罚函数构成.在适当的条件下,借助具有单调性的辅助函数,证明了算法所生成的迭代序列收敛于问题的Pareto最优解或弱Pareto最优解.同时给出了三个数值实验来验证算法的可行性.最后将算法应用于解决多指标交通网络最小费用流问题,并与线性加权法进行比较,结果表明该算法在时间成本上具有明显的优势.

求解依赖时间的变分不等式-2(英文)

目前求解一般变分不等式的方法已有很多,但解依赖时间的变分不等式的方法还很少.A.Barbagallo曾给出线性插值的方法,但此方法的收敛性并不是很好.提出了求解一类依赖时间的变分不等式的一种新方法.该算法首先在动态交通均衡的背景下利用离散化方法得到一系列一般变分不等式的解,然后借助于支持向量回归机得到原问题的动态近似解.利用实验说明了该算法具有较好的收敛性和广泛的实用性.

多输出支持向量回归机在依赖时间的变分不等式中的应用

支持向量回归技术广泛用于解决单输出回归问题,但现实中存在更多的是多输出的情形。为更好地解决多输出回归问题,在单输出支持向量回归机的基础上,通过并行运算推广得到一种多输出支持向量回归机,并在动态交通均衡问题的背景下,求解依赖时间的变分不等式问题。实验表明与单输出支持向量回归算法和线性插值比较,多输出支持向量回归算法具有更快的计算速度和更好的拟合效果。文中给出的多输出支持向量回归机不仅推进了多输出支持向量回归机的研究,而且为解决依赖时间的变分不等式问题提供了一种新思路。