基于Frank Wolfe算法的交通分配UE模型实现
概述
本项目旨在解决城市交通网络中的用户均衡(UE)问题，特别是在SiouxFalls交通网络上的应用。通过采用高效的Frank Wolfe算法，本资源提供了Python编程实现交通流分配的一种方法，适用于学术研究和教学实践。用户均衡模型确保在所有驾驶员都不愿意独自更改路线以减少旅行时间的情况下达到一种平衡状态。
资源包含
- UE.py：核心代码文件，实现了Frank Wolfe算法来求解交通分配的UE模型。
- Link.csv：网络中各边的信息，包括但不限于路段容量、长度等，是模拟的基础数据。
- Node.csv：节点信息文件，虽然本次实现并未直接使用节点坐标，但文件包含了每个节点的地理位置信息，可供扩展使用。
- OD.csv：起源-目的地(O-D)流量矩阵，定义了不同O-D对间的交通需求量。
- 网络均衡结果.csv：经过算法处理后得到的交通流分布，展示每一段道路的流量，用于分析网络的负荷情况及效率。
算法简介
Frank Wolfe算法，又称为条件梯度法，是一种迭代优化算法，特别适合解决具有特殊结构的优化问题，如线性可分支持向量机(SVM)或带约束的线性优化问题。在此交通分配场景中，它有效地寻找最优路径组合，最小化总体出行成本，同时保证满足网络的物理限制和出行需求。
使用指南
- 环境准备：确保你的Python环境中已安装NetworkX和其他必要的库（如pandas）。
- 运行代码：导入UE.py，并根据需要调整OD矩阵或其他参数。
- 分析结果：执行完成后，通过分析生成的“网络均衡结果.csv”，可以理解交通流量如何在道路上分配，进而进行交通规划的研究。
特点
- 教育友好：清晰的代码逻辑易于学习，适合教学和自学者理解UE模型和Frank Wolfe算法。
- 实用性：直接应用于实际案例，如SiouxFalls网络，增强了解决真实世界问题的能力。
- 可扩展性：通过调整输入数据和算法参数，可以轻松适应其他交通网络或研究不同情景下的交通分配。
注意事项
- 在运行前，请确保正确配置了Python环境并安装了所有依赖库。
- 对于高级用户，可以根据研究需求修改算法细节或增加复杂性分析。
通过此项目，希望用户能够深入了解和掌握交通工程中的关键概念以及Frank Wolfe算法的实际应用，促进交通系统分析与优化领域的研究与实践。