論文の概要: Multi-Class Traffic Assignment using Multi-View Heterogeneous Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09117v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 19:53:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:09:49.388837
• Title: Multi-Class Traffic Assignment using Multi-View Heterogeneous Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: マルチビュー異種グラフアテンションネットワークを用いたマルチクラス交通アサインメント
• Authors: Tong Liu, Hadi Meidani,
• Abstract要約: 我々は,多クラス車両が関与する場合に,交通代行のための革新的なサロゲートモデルを開発する。 本モデルは,リンクフローと利用率の高精度な予測を行いながら,流れの保存に固執する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.205252810216621
• License:
• Abstract: Solving traffic assignment problem for large networks is computationally challenging when conventional optimization-based methods are used. In our research, we develop an innovative surrogate model for a traffic assignment when multi-class vehicles are involved. We do so by employing heterogeneous graph neural networks which use a multiple-view graph attention mechanism tailored to different vehicle classes, along with additional links connecting origin-destination pairs. We also integrate the node-based flow conservation law into the loss function. As a result, our model adheres to flow conservation while delivering highly accurate predictions for link flows and utilization ratios. Through numerical experiments conducted on urban transportation networks, we demonstrate that our model surpasses traditional neural network approaches in convergence speed and predictive accuracy in both user equilibrium and system optimal versions of traffic assignment.
• Abstract（参考訳）: 従来の最適化手法を用いる場合,大規模ネットワークにおけるトラヒック割り当て問題の解法は計算的に困難である。 本研究では,多クラス車両が関与する場合の交通代行のための革新的なサロゲートモデルを開発した。 我々は、異種グラフニューラルネットワークを用いて、異なる車両クラスに合わせたマルチビューグラフアテンション機構と、起点と終点のペアを接続する追加リンクを利用する。 また、ノードベースのフロー保存法則を損失関数に統合する。 その結果,本モデルでは,リンクフローと利用率の高精度な予測を行いながら,流れの保存に固執することがわかった。 都市交通ネットワーク上で実施された数値実験により,我々のモデルは,交通割当のユーザ平衡とシステム最適バージョンの両方において,収束速度と予測精度において従来のニューラルネットワークアプローチを上回ることが実証された。

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