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Frank-Wolfe(FW)算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法。它具有容易编程实现,所需内存少的特点。但是该算法收敛速度较慢,不能得到路径信息。为了提高算法的效率,本文研究三种流量更新策略(all-at-once, one-origin-at-a-time, one-OD-at-a-time)以及不同的步长搜索策略下的FW算法,其中步长搜索策略包括精确线性搜索方法(包括二分法、黄金分割法、成功失败法)和不精确的线性搜索方法(包括基于Wolfe-Powell收敛准则的搜索方法和Gao等提出的非单调线性搜索方法)。最后,本文将上述策略应用于四种不同规模的交通网络中,并给出较适合求解的组合。     

基于广义费用函数的城际铁路分时定价策略研究

随着我国城市群的发展,区域内部各城市之间的客流需求不断增长,城际铁路作为城市间出行的主要方式,客流在高峰、低谷时段具有明显的不均衡性。为了更加平稳有序地提供高质量服务,充分发挥票价调节供需匹配关系的作用,对城际铁路分时定价策略进行研究,构建不同时刻、不同运输方式的旅客出行广义费用函数,建立双层规划模型,优化不同时段城际铁路票价,并结合Frank-Wolfe算法和带有惯性权重的粒子群算法,求解双层规划模型。最后,以京津城际铁路为例,验证了分时定价策略可以使客流分布更加均衡,并提高铁路运输部门收益。