arXiv · cs.AI· Eunseung Lee·· 15 天前AI 评分31
大语言模型通过可微分用户均衡层辅助交通规划研究
Large Language Model Assisted Transportation Planning through a Differentiable User Equilibrium Layer
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Eunseung Lee
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.16140v1
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AI 导读
该研究提出一个人机协作的交通规划框架，将大语言模型、MCP 接口、开源规划引擎 AequilibraE 和可微分用户均衡（UE）分配层结合，通过直接微分 Beckmann 交通分配问题的 KKT 条件实现可微分 UE 层，使非专家用户能执行网络分析并进行优化。框架在行程时间函数标定和预算约束下网络设计两项任务中得到验证。
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