【摘 要】
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为求解离散交通网络设计的大规模双层规划问题(Bi-level Programming Program,BPP),提出一种机器学习-优化(ML-OP)混合算法。首先,基于分解方法的求解思路,将双层规划问题转
【机 构】
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长安大学经济与管理学院; 华盛顿大学土木与环境工程系智能交通研究与应用实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61806021;71701022);教育部人文社科项目(15YJCZH093;16YJC630141);陕西省社科基金资助项目(2014P08);陕西省重大理论与现实研究项目(2018Z158;2018Z013);中央高校基本科研业务专项(310823160645)
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为求解离散交通网络设计的大规模双层规划问题(Bi-level Programming Program,BPP),提出一种机器学习-优化(ML-OP)混合算法。首先,基于分解方法的求解思路,将双层规划问题转换为:下层一个典型的非线性规划问题(NLP),上层一个整数规划问题来处理。研究设计的混合方法,上层问题用源于机器学习的替代问题代替,采用监督学习算法求解(SLA),下层问题为交通分配问题(TAP),是一个凸非线性规划问题,用Frank-Wolfe算法求解。其次,为了验证机器学习-优化算法的有效性,用一个真实的大规模数据集来测试,并与经典分支定界算法(Branch-and-Bound)进行比较。数据结果表明在处理大规模双层规划问题时,ML-OP混合算法在计算能力方面有较好的表现。
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