Tutorial
using TrafficAssignment
using PrettyTables # for table display
using CairoMakie, Tyler # for plottingInstances
The package gives you access to the following instances:
pretty_table(summarize_instances())┌ Warning: Loading Munich from TransportationNetworks dataset failed
│ exception = ArgumentError: row indices I[k] must satisfy 1 <= I[k] <= m
└ @ TrafficAssignment ~/work/TrafficAssignment.jl/TrafficAssignment.jl/src/read.jl:582
┌──────────────────────────┬───────────────────────────────────────────────────┬───────┬───────┬───────┬───────┐
│ dataset │ instance │ valid │ nodes │ links │ zones │
│ TrafficAssignmentDataset │ String │ Bool │ Int64 │ Int64 │ Int64 │
├──────────────────────────┼───────────────────────────────────────────────────┼───────┼───────┼───────┼───────┤
│ TransportationNetworks │ Anaheim │ true │ 416 │ 914 │ 38 │
│ TransportationNetworks │ Austin │ true │ 7388 │ 18961 │ 0 │
│ TransportationNetworks │ Barcelona │ true │ 1020 │ 2522 │ 110 │
│ TransportationNetworks │ Berlin-Center │ true │ 12981 │ 28376 │ 865 │
│ TransportationNetworks │ Berlin-Friedrichshain │ true │ 224 │ 523 │ 23 │
│ TransportationNetworks │ Berlin-Mitte-Center │ true │ 398 │ 871 │ 36 │
│ TransportationNetworks │ Berlin-Mitte-Prenzlauerberg-Friedrichshain-Center │ true │ 975 │ 2184 │ 98 │
│ TransportationNetworks │ Berlin-Prenzlauerberg-Center │ true │ 352 │ 749 │ 38 │
│ TransportationNetworks │ Berlin-Tiergarten │ true │ 361 │ 766 │ 26 │
│ TransportationNetworks │ Birmingham-England │ true │ 14639 │ 33937 │ 898 │
│ TransportationNetworks │ Braess-Example │ true │ 4 │ 5 │ 0 │
│ TransportationNetworks │ Chicago-Sketch │ true │ 933 │ 2950 │ 0 │
│ TransportationNetworks │ Eastern-Massachusetts │ true │ 74 │ 258 │ 0 │
│ TransportationNetworks │ GoldCoast │ true │ 4807 │ 11140 │ 1068 │
│ TransportationNetworks │ Hessen-Asymmetric │ true │ 4660 │ 6674 │ 245 │
│ TransportationNetworks │ Munich │ false │ -1 │ -1 │ -1 │
│ TransportationNetworks │ Philadelphia │ true │ 13389 │ 40003 │ 1525 │
│ TransportationNetworks │ SiouxFalls │ true │ 24 │ 76 │ 0 │
│ TransportationNetworks │ Sydney │ true │ 33113 │ 75379 │ 3264 │
│ TransportationNetworks │ Terrassa-Asymmetric │ true │ 1609 │ 3264 │ 55 │
│ TransportationNetworks │ Winnipeg │ true │ 1052 │ 2836 │ 147 │
│ TransportationNetworks │ Winnipeg-Asymmetric │ true │ 1057 │ 2535 │ 154 │
│ TransportationNetworks │ chicago-regional │ true │ 12982 │ 39018 │ 1790 │
│ Unified │ San Francisco │ true │ 4986 │ 18002 │ 194 │
│ Unified │ Seattle │ true │ 6891 │ 27361 │ 139 │
│ Unified │ Portland │ true │ 8245 │ 31939 │ 157 │
│ Unified │ Las Vegas │ true │ 7823 │ 28831 │ 175 │
│ Unified │ Chicago │ true │ 14434 │ 54469 │ 819 │
│ Unified │ New Orleans │ true │ 7217 │ 24073 │ 185 │
│ Unified │ Austin │ true │ 10717 │ 40158 │ 199 │
│ Unified │ Minneapolis │ true │ 4004 │ 15363 │ 130 │
│ Unified │ Dallas │ true │ 21389 │ 77818 │ 328 │
│ Unified │ Milwaukee │ true │ 8521 │ 30747 │ 234 │
│ Unified │ New York │ true │ 28626 │ 99410 │ 2005 │
│ Unified │ Washington │ true │ 6136 │ 23573 │ 179 │
│ Unified │ Boston │ true │ 5542 │ 20487 │ 191 │
│ Unified │ Philadelphia │ true │ 10410 │ 38641 │ 389 │
│ Unified │ Pittsburgh │ true │ 3532 │ 13662 │ 149 │
│ Unified │ Miami │ true │ 4121 │ 15108 │ 108 │
│ Unified │ Atlanta │ true │ 5207 │ 20243 │ 141 │
│ Unified │ Phoenix │ true │ 15324 │ 58070 │ 378 │
│ Unified │ Denver │ true │ 9205 │ 34724 │ 175 │
│ Unified │ Honolulu │ true │ 2982 │ 11205 │ 117 │
└──────────────────────────┴───────────────────────────────────────────────────┴───────┴───────┴───────┴───────┘To download and parse one, just specify its name inside the TrafficAssignmentProblem constructor:
dataset = TransportationNetworks
instance_name = "SiouxFalls"
problem = TrafficAssignmentProblem(dataset, instance_name)Traffic assignment problem on the SiouxFalls network with 24 nodes, 76 links and 0 zonesVisualization
You can visualize instances as follows:
plot_network(problem; nodes=true, zones=false, tiles=true)
Solution
You can solve instances as follows:
flow = solve_frank_wolfe(problem; verbose=false, max_iteration=1000)24×24 SparseArrays.SparseMatrixCSC{Float64, Int64} with 76 stored entries:
⎡⠎⡡⡐⠀⠀⡠⠀⠀⠀⠀⠀⠀⎤
⎢⠐⠈⢊⡰⡁⠀⠀⢀⠠⠀⠀⠀⎥
⎢⠀⡠⠁⠈⠪⡢⡠⠒⠂⠀⠀⠀⎥
⎢⠀⠀⠀⢀⢠⠊⠠⠂⣀⠄⠠⠊⎥
⎢⠀⠀⠀⠂⠈⠀⠀⠜⢄⡱⣀⠀⎥
⎣⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡠⠂⠀⠘⡪⡪⎦The solution can be visualized with the same plotting function:
plot_network(problem, flow; nodes=false, zones=false, tiles=false)