利用Frank-Wolfe求解UE用户均衡模型——以SiouxFalls网络为例（Python实现）
资源概述
本资源库提供了使用Frank-Wolfe算法解决SiouxFalls网络中的用户均衡问题的完整解决方案。在交通规划领域，用户均衡（UE）模型旨在找到一种状态，在此状态下，没有任何用户能通过改变自己的路径来单独减少其旅行成本。本项目特别关注于应用这一先进的优化算法到具体案例分析上，为交通网络的流量分配提供科学依据。
技术详情
- 算法核心：Frank-Wolfe算法，一种用于解决凸优化问题的有效方法，特别适合处理具有稀疏解的问题。
- 应用场景：SiouxFalls网络，作为研究的示例，它代表了一个现实世界的交通网络模型。
- 模型设定：
- 网络数据：网络结构和基础信息存储在txt文件中，清晰定义每个路段的属性。
- 路阻函数：采用行业标准的BPR（Bureau of Public Roads）函数，它考虑了路段容量和流量之间的非线性关系，准确反映拥堵效应。
- 出行需求：ODPairs.txt文件详尽记录了不同出发点到目的地的出行需求量，是交通分配的重要输入。
实现成果
通过Python编程实现，本项目最终能够生成：
- 每一条路段上的流量分配结果，这对于理解城市交通流动模式、进行道路设计优化或模拟策略实施影响至关重要。
使用指南
- 数据准备：确保你有正确的txt文件包含网络结构、BPR参数和OD需求。
- 运行环境：推荐使用Python3.x环境，需要安装相关的科学计算库，例如NumPy和SciPy。
- 执行脚本：调用项目中的主程序，它将读取输入数据，执行Frank-Wolfe算法，并输出流量分配结果。
注意事项
- 请在使用前熟悉Frank-Wolfe算法的基本原理及其在交通工程领域的应用背景。
- 确保你的计算环境已配置好必要的Python环境及依赖库，以便顺利运行代码。
- 分析结果可用于学术研究或交通规划，但需结合实际数据进一步验证其适用性和准确性。
这个资源是交通规划和运筹学爱好者以及专业研究人员的一个宝贵工具，它不仅展示了理论算法的应用实践，也为理解和优化复杂交通系统提供了一种新视角。