Dual Methods for Finding Equilibriums in Mixed Models of Flow Distribution in Large Transportation Networks

  • Авторы: Gasnikov A.V.1,2,3, Gasnikova E.V.4, Nesterov Y.E.5,3
  • Учреждения:
    1. Chair of Mathematical Foundations of Control, Moscow Institute of Physics and Technology
    2. Kharkevich Institute for Information Transmission Problems
    3. Department of Big Data and Data Search, Faculty of Computer Science, State University—Higher School of Economics
    4. Laboratory of Structural Analysis Methods in Predictive Simulation, Moscow Institute of Physics and Technology
    5. Center for Operation Research and Econometrics, Université Catholique de Louvain
  • Выпуск: Том 58, № 9 (2018)
  • Страницы: 1395-1403
  • Раздел: Article
  • URL: https://journal-vniispk.ru/0965-5425/article/view/179823
  • DOI: https://doi.org/10.1134/S0965542518090075
  • ID: 179823

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The problem of equilibrium distribution of flows in a transportation network in which a part of edges are characterized by cost functions and the other edges are characterized by their capacity and constant cost for passing through them if there is no congestion is studied. Such models (called mixed models) arise, e.g., in the description of railway cargo transportation. A special case of the mixed model is the family of equilibrium distribution of flows over routes—BMW (Beckmann) model and stable dynamics model. The search for equilibrium in the mixed model is reduced to solving a convex optimization problem. In this paper, the dual problem is constructed that is solved using the mirror descent (dual averaging) algorithm. Two different methods for recovering the solution of the original (primal) problem are described. It is shown that the proposed approaches admit efficient parallelization. The results on the convergence rate of the proposed numerical methods are in agreement with the known lower oracle bounds for this class of problems (up to multiplicative constants).

Об авторах

A. Gasnikov

Chair of Mathematical Foundations of Control, Moscow Institute of Physics and Technology; Kharkevich Institute for Information Transmission Problems; Department of Big Data and Data Search, Faculty of Computer Science, State University—Higher School of Economics

Автор, ответственный за переписку.
Email: gasnikov@yandex.ru
Россия, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, 141700; Moscow, 127051; Moscow, 125319

E. Gasnikova

Laboratory of Structural Analysis Methods in Predictive Simulation, Moscow Institute of Physics and Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: egasnikova@yandex.ru
Россия, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, 141700

Yu. Nesterov

Center for Operation Research and Econometrics, Université Catholique de Louvain; Department of Big Data and Data Search, Faculty of Computer Science, State University—Higher School of Economics

Автор, ответственный за переписку.
Email: yurii.nesterov@uclouvain.be
Бельгия, Louvain-la-Neuve, B-1348; Moscow, 125319

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».