基于仿射延迟函数的分布式鲁棒交通网络通行费
系统与控制
2026-04-21 v1 系统与控制
摘要
在网络拥塞博弈中，系统运营商通常会利用从实际交通流量和旅行时间数据中估计的延迟模型，以设计货币激励措施，引导用户行为以降低系统范围内的延迟。本 work研究了在设计非原子网络拥塞博弈中的激励措施时，延迟模型不确定性的影响。我们的 methods利用分布式鲁棒优化（DRO），该方法通过考虑最坏情况分布偏移来捕获来自数据驱动的延迟模型不确定性。我们证明，在温和且实用的情况下，单一来源-目的地、仿射延迟拥塞博弈中的分布式鲁棒通行费问题可通过凸优化求解。数值仿真结果表明，针对未知扰动设计的分布式鲁棒通行费在最小化系统范围内的延迟方面，可以优于使用固定、名义扰动模型设计的通行费。
引用
@article{arxiv.2604.16447,
title = {Distributionally Robust Tolls for Traffic Networks with Affine Latency Functions},
author = {Chih-Yuan Chiu and Sarah H. Q. Li and Bryce L. Ferguson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.16447},
year = {2026}
}