We study a network design problem (NDP) where the planner aims at selecting the optimal single-link intervention on a transportation network to minimize the travel time under Wardrop equilibrium flows. Our first result is that, if the delay functions are affine and the support of the equilibrium is not modified with interventions, the NDP may be formulated in terms of electrical quantities computed on a related resistor network. In particular, we show that the travel time variation corresponding to an intervention on a given link depends on the effective resistance between the endpoints of the link. We suggest an approach to approximate such an effective resistance by performing only local computation, and exploit it to design an efficient algorithm to solve the NDP. We discuss the optimality of this procedure in the limit of infinitely large networks, and provide a sufficient condition for its optimality. We then provide numerical simulations, showing that our algorithm achieves good performance even if the equilibrium support varies and the delay functions are non-linear.


翻译:我们研究一个网络设计问题(NDP),规划者的目的是在运输网络上选择最佳的单一链路干预,以尽量减少战争平衡流下的旅行时间。我们的第一个结果是,如果延迟功能是近似的,而平衡的支持没有通过干预来改变,那么可以按照相关阻力网络计算的电量来制定NDP。特别是,我们表明,与某一链接上的干预相对应的旅行时间变化取决于该链接端点之间的有效阻力。我们建议采用一种方法,通过只进行局部计算来接近这种有效的阻力,并利用它来设计一种有效的算法来解决NDP。我们讨论了这一程序在无限大网络范围内的最佳性,并为它的最佳性提供了充分的条件。我们然后提供了数字模拟,表明我们的算法取得了良好的性能,即使平衡支持不尽相同,延迟功能是非线性的。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
74+阅读 · 2022年6月28日
机器学习组合优化
专知会员服务
110+阅读 · 2021年2月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月10日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
19+阅读 · 2021年2月4日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
74+阅读 · 2022年6月28日
机器学习组合优化
专知会员服务
110+阅读 · 2021年2月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员