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The Stiff is Moving - Conjugate Direction Frank-Wolfe Methods with Applications to Traffic Assignment

机译:僵硬在移动-共轭方向Frank-Wolfe方法及其在交通分配中的应用

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摘要

We present versions of the Frank-Wolfe method for linearly constrained convex programs, in which consecutive search directions are made conjugate. Preliminary computational studies in a MATLAB environment applying pure Frank-Wolfe, Conjugate direction Frank-Wolfe (CFW), Bi-conjugate Frank-Wolfe (BFW) and ”PARTANized” Frank-Wolfe methods to some classical Traffic Assignment Problems show that CFW and BFW compare favorably to the other methods. This spurred a more detailed study, comparing our methods to Bar-Gera’s origin-based algorithm. This study indicates that our methods are competitive for accuracy requirements suggested by Boyce et al. We further show that CFW is globally convergent. We moreover point at independent studies by other researchers that show that our methods compare favourably with recent bush-based and gradient projection algorithms on computers with several cores.
机译:我们介绍了线性约束凸程序的Frank-Wolfe方法的版本,其中连续的搜索方向是共轭的。在纯环境中使用纯Frank-Wolfe,共轭方向Frank-Wolfe(CFW),双共轭Frank-Wolfe(BFW)和“ PARTANized” Frank-Wolfe方法对一些经典交通分配问题的初步计算研究表明,CFW和BFW比其他方法优越。这促使我们进行了更详细的研究,将我们的方法与Bar-Gera的基于原点的算法进行了比较。这项研究表明,我们的方法在Boyce等人提出的精度要求方面具有竞争力。我们进一步证明CFW是全球收敛的。此外,我们还指向其他研究人员进行的独立研究,这些研究表明,我们的方法与具有多个核的计算机上基于最近的基于衬套和梯度投影的算法相比具有优势。

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