学术交流

吴自军: 拥堵博弈的PoA分析

时间:2021-04-15来源:汽车与交通工程学院

报告时间:2021年4月16日(星期五)14:00-17:00

报告地点:屯溪路校区三立苑324室

:吴自军 教授

工作单位:合肥学院人工智能与大数据学院

举办单位:汽车与交通工程学院

报告简介

“拥堵博弈”是交通网络静态建模的重要工具,而拥堵博弈的“Price of Anarchy”(PoA)则是算法博弈的重要研究方向。交通网络的自私路径会导致纳什均衡。该纳什均衡的出行成本与系统最优的出行成本之比,即PoA,反映了交通网络的优化红利。经典的最差情况分析表明,拥堵博弈的PoA在极端情况下远大于1.0,因此自私路径在“极端情况下”是极其低效的。有关结果广泛发表于J. ACM、Math. Oper. Res.、Math. Prog.、SIAM J. on Comp.、GEB、Trans. Sci.等国际顶尖期刊,引领了近20年的PoA最差情况分析浪潮。然而,近年来,越来越多的PoA实验研究表明,实际PoA值远低于经典的最差上界值,甚至接近于最优值1.0,见[Jahn et al., 2005, Oper. Res.;Yuan et al., 2008, Phys. Rev. Lett.;O’Hare et al., 2016,Trans. Res. Part B]等。这些实验结果激发了理论研究者们对PoA收敛性的探索热情。通过PoA的收敛性分析,能界定大规模交通出行条件下的PoA值,分析结果与实际情况联系更为紧密。此次报告将详细介绍近3年来学术界关于PoA收敛性研究的相关结果,相关文献参见[Colini-Baldeschi et al.,2020,Oper. Res; Zijun Wu et al.,2021,Oper. Res.; Zijun Wu and Rolf Moehring,2020,arXiv:2007.13979 v2,submitted;Zijun Wu et al.,2020,arXiv: 2007.14769.v1,submitted]。

报告人简介

吴自军,男,安徽合肥人,2015年04月获德国克劳斯塔工业大学“极优等”自然科学博士学位(运筹学方向),现为合肥学院人工智能与大数据学院特聘教授、硕导,长期从事算法博弈、优化算法与交通优化等方向的科学研究工作,在Operations Research、IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Theoretical Computer Science、Mathematics and Computers in Simulation、AAAI、GECCO等期刊和会议发表学术论文近20篇,主持国家自然科学基金、安徽省自然科学基金,以及安徽省教育厅重点基金各1项,作为PC成员参与组织GECCO、PDCAT、PAAP等国际学术会议,多次参与Theoretical Computer Science、Applied Soft Computing、Information Processing Letters等国际期刊审稿

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