We propose an equilibrium model of ski resorts where users are assigned to cycles in a closed network. As queues form on lifts with limited capacity, we derive an efficient way to find waiting times via convex optimization. The equilibrium problem is formulated as a variational inequality, and numerical experiments show that it can be solved using standard algorithms.


翻译:我们提出一种滑雪场均衡模型,其中用户被分配到封闭网络中的循环路径。当有限容量的缆车处形成排队时,我们通过凸优化推导出计算等待时间的有效方法。该均衡问题被表述为变分不等式,数值实验表明可通过标准算法进行求解。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2025】生成模型中潜空间的Hessian几何结构
专知会员服务
17+阅读 · 2025年6月15日
非Transformer不可?最新《状态空间模型(SSM)》综述
专知会员服务
75+阅读 · 2024年4月16日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年5月1日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
图注意力网络
科技创新与创业
35+阅读 · 2017年11月22日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 1月23日
VIP会员
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
图注意力网络
科技创新与创业
35+阅读 · 2017年11月22日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员