特约专稿
1997 年, 交通网络分析方面的问题把我引进乘子交替方向法(ADMM)的研究领域. 近10 年来, 原本用来求解变分不等式的ADMM在优化计算中被广泛采用, 影响越来越大. 这里总结了20 年来我们在ADMM 方面的工作, 特别是近10 年 ADMM 在凸优化分裂收缩算法方面的进展. 梳理主要结果, 说清来龙去脉. 文章利用变分不等式的形式研究凸优化的ADMM 类算法, 论及的所有方法都能纳入一个简单的预测-校正统一框架. 在统一框架下证明算法的收缩性质特别简单. 通读, 有利于了解ADMM类算法的概貌. 仔细阅读, 也许就掌握了根据实际问题需要构造分裂算法的基本技巧. 也要清醒地看到, ADMM类算法源自增广拉格朗日乘子法 (ALM) 和邻近点 (PPA)算法, 它只是便于利用问题的可分离结构, 并没有消除 ALM和PPA等一阶算法固有的缺点.
公共交通驾驶员调度是公共交通运营企业必不可少的核心业务之一,自20世纪60年代起就受到企业界和学术界的广泛重视,并且一直是公共交通研究领域的热点课题之一。首先阐述驾驶员调度问题与数学模型;然后对现有的驾驶员调度研究成果进行归纳分析,总结出主要求解模式,并且根据驾驶员调度问题研究的历史发展,对驾驶员调度方法进行综述;最后展望未来的趋势和研究方向。
区块链是新一代信息技术的重要组成部分,是分布式网络、加密技术、智能合约等多种技术集成的新型数据库软件。过去的十多年,区块链技术在全球范围内产生广泛影响。如今的区块链技术,已从最初的关注于解决货币和支付的去中心化问题,转入到解决市场的去中心化问题。智能合约的出现使得基于区块链技术的去中心化金融进入高速发展状态,也涌现出区块链环境下的各类拍卖场景。本文首次从机制设计角度,以区块链交易费机制,非同质化代币(Non-Fungible Token,NFT)拍卖和矿工可提取价值(Miner-Extractable Value,MEV)交易位置拍卖为主要对象,总结和剖析近些年来区块链上特有的拍卖机制;并针对区块链特性,提出区块链上拍卖机制设计所面临的挑战和未来亟待解决的问题。
随着互联网技术的飞速发展和社交网络的广泛普及, 大量现实问题可以模型化为基于网络环境的组合优化问题, 受到学术界和工业界的广泛关注。在这一过程中, 参与者通常受到个人利益的驱动, 采取策略性行动以实现自身效用的最大化。这种以“自利”为核心的行为模式, 不仅对其他参与者产生影响, 同时所有参与者的策略选择共同决定了社会福利整体目标的实现。在此背景下, 参与者之间的互动呈现出合作与竞争并存的复杂局面, 构成了组合优化博弈问题。本文旨在深入分析基于网络环境的三类具有挑战性的组合优化博弈问题: 网络上的公共品博弈、网络上的点覆盖博弈以及网络上的路由博弈。这三类问题不仅在组合优化和理论计算机科学领域占据着举足轻重的地位, 而且在管理科学与工程、经济学等多个交叉学科领域中也展现出广泛的应用前景。因此, 本文将系统性地介绍这三类组合优化博弈问题, 并对其最新的研究进展进行详细的梳理和深入的凝练, 以期为相关领域的研究者和实践者提供有价值的参考和启示。