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01.11.2017 | Ausgabe 11/2017

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 11/2017

A surrogate-based optimization algorithm for network design problems

Zeitschrift:
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering > Ausgabe 11/2017
Autoren:
Meng Li, Xi Lin, Xi-qun Chen
Wichtige Hinweise
Project supported by the Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China (No. LR17E080002), the National Natural Science Foundation of China (Nos. 51508505, 71771198, 51338008, and 51378298), the Fundamental Research Funds for the Central Universities, China (No. 2017QNA4025), and the Key Research and Development Program of Zhejiang Province, China (No. 2018C01007)

Abstract

Network design problems (NDPs) have long been regarded as one of the most challenging problems in the field of transportation planning due to the intrinsic non-convexity of their bi-level programming form. Furthermore, a mixture of continuous/discrete decision variables makes the mixed network design problem (MNDP) more complicated and difficult to solve. We adopt a surrogate-based optimization (SBO) framework to solve three featured categories of NDPs (continuous, discrete, and mixed-integer). We prove that the method is asymptotically completely convergent when solving continuous NDPs, guaranteeing a global optimum with probability one through an indefinitely long run. To demonstrate the practical performance of the proposed framework, numerical examples are provided to compare SBO with some existing solving algorithms and other heuristics in the literature for NDP. The results show that SBO is one of the best algorithms in terms of both accuracy and efficiency, and it is efficient for solving large-scale problems with more than 20 decision variables. The SBO approach presented in this paper is a general algorithm of solving other optimization problems in the transportation field.

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