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An inertia-infused ADMM-based splitting algorithm with parallel computing for traffic assignment
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PRE
AI
DOI：10.1080/19427867.2025.2564421.png)
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摘要
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本文提出了一种惯性注入的基于乘子交替方向法（ADMM）的分裂算法，用于起讫点基础的交通分配问题。该方法被构造成在每个子问题中进行序贯高斯-赛德尔更新与雅可比型并行化。在更新链路流之前，应用一种利用先前迭代信息的Nesterov加速惯性策略。在每个分解的块内，链路流子问题通过惯性梯度投影方法并行求解。在更新拉格朗日乘子时，引入了非负松弛因子以增强灵活性。数值实验表明，在适当地选择惯性参数和松弛参数后，所提出的算法相较于原始ADMM具有更优越的性能。
Keyword:
Traffic assignment
user equilibrium
alternating direction method of multipliers
inertial strategy
parallel computing mode
期刊
T
IF:
3.3
论文数:
928
被引数:
2.1K
机构
引用论文
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An improved parallel block coordinate descent method for the distributed computing of traffic assignment problem交通分配问题分布式计算的改进并行块坐标下降法
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