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Scenario-based robust optimization for large-scale traffic networks
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2026.132086.png)
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摘要
En 中文
• 基于情景的分组容量控制均值–CVaR优化。
• 显式L1可行性投影和守恒型约束得到评估。
• 在三个TNTP网络上实现了鲁棒的尾部削减，结合UE近似和尾部集合稳定性检验。
• 样本外、OD覆盖和领域漂移测试证实了泛化能力。
Keyword:
Scenario-based optimization
Mean–CVaR
Capacity controls
Robustness
Traffic networks
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
引用论文
Taking the Human Out of the Loop: A Review of Bayesian Optimization将人类带出循环: 贝叶斯优化的回顾.png)
PROCEEDINGS OF THE IEEE
PROCEEDINGS OF THE IEEEIF25.9
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