Аннотация:
В статье рассматривается одна из задач транспортного моделирования — поиск равновесного распределения транспортных потоков в сети. Для описания временны́х издержек и распределения потоков в сети, представляемой с помощью графа, используется классическая модель Бэкмана. При этом поведение агентов не является полностью рациональным, что описывается посредством введения марковской логит-динамики: в каждый момент времени водитель выбирает маршрут случайно согласно распределению Гиббса с учетом текущих временных затрат на ребрах графа. Таким образом, задача сводится к поиску стационарного распределения для данной динамики, которое является стохастическим равновесием Нэша–Вардропа в соответствующей популяционной игре загрузки транспортной сети. Так как данная игра является потенциальной, эта задача эквивалентна минимизации некоторого функционала от распределения потоков, причем стохастичность проявляется в появлении энтропийной регуляризации. Для полученной задачи оптимизации построена двойственная задача. Для ее решения применен универсальный прямо-двойственный градиентный метод. Его особенность заключается в адаптивной настройке на локальную гладкость задачи, что особенно важно при сложной структуре целевой функции и невозможности априорно оценить гладкость с приемлемой точностью. Такая ситуация имеет местов рассматриваемой задаче, так как свойства функции сильно зависят от транспортного графа, на который мы не накладываем сильных ограничений. В статье приводится описание алгоритма, в том числе подробно рассмотрено применение численного дифференцирования для вычисления значения и градиента целевой функции. В работе представлены теоретическая оценка времени работы алгоритма и результаты численных экспериментов на примере небольшого американского города.
Ключевые слова:
модель Бэкмана, равновесие Нэша–Вардропа, универсальный метод подобных треугольников, выпуклая оптимизация.
Финансовая поддержка
Номер гранта
Грант Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых --- кандидатов наук
МК-1806.2017.9
Совет по грантам Президента Российской Федерации, государственная поддержка научных исследований молодых российских ученых-докторов наук
МД-1320.2018.1
Работа поддержана грантами Президента РФ МК-1806.2017.9, МД-1320.2018.1.
Поступила в редакцию: 28.02.2018 Исправленный вариант: 18.05.2018 Принята в печать: 24.05.2018
Тип публикации:
Статья
УДК:519.8
Образец цитирования:
А. В. Гасников, М. Б. Кубентаева, “Поиск стохастических равновесий в транспортных сетях с помощью универсального прямо-двойственного градиентного метода”, Компьютерные исследования и моделирование, 10:3 (2018), 335–345
\RBibitem{GasKub18}
\by А.~В.~Гасников, М.~Б.~Кубентаева
\paper Поиск стохастических равновесий в транспортных сетях с помощью универсального прямо-двойственного градиентного метода
\jour Компьютерные исследования и моделирование
\yr 2018
\vol 10
\issue 3
\pages 335--345
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/crm256}
\crossref{https://doi.org/10.20537/2076-7633-2018-10-3-335-345}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/crm256
https://www.mathnet.ru/rus/crm/v10/i3/p335
Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
Е. В. Котлярова, А. В. Гасников, Е. В. Гасникова, Д. В. Ярмошик, “Поиск равновесий в двухстадийных моделях распределения транспортных потоков по сети”, Компьютерные исследования и моделирование, 13:2 (2021), 365–379
Meruza Kubentayeva, Alexander Gasnikov, “Finding Equilibria in the Traffic Assignment Problem with Primal-Dual Gradient Methods for Stable Dynamics Model and Beckmann Model”, Mathematics, 9:11 (2021), 1217
Maryna Iurchenko, Tetiana Klymenko, “ON ALGORITHM OF ADAPTATION MODEL TUNING”, Market Infrastructure, 2020, no. 45