logit交通分配python代码
时间: 2023-09-09 08:06:45 浏览: 291
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以下是一个使用Python实现的简单logit交通分配的示例代码:
```python
import numpy as np
def logit_traffic_assignment(cost_matrix, capacity, iterations=100, step_size=0.1):
n = len(cost_matrix)
flows = np.zeros(n)
for _ in range(iterations):
# 计算每个节点的总流量
total_flows = np.sum(flows)
# 计算每个节点的选择概率
probabilities = np.exp(-cost_matrix / capacity) / np.sum(np.exp(-cost_matrix / capacity), axis=1)
# 更新每个节点的流量
flows = step_size * (total_flows - n * capacities) + (1 - step_size) * probabilities * total_flows
return flows
# 示例使用
cost_matrix = np.array([[0, 5, 10],
[5, 0, 8],
[10, 8, 0]])
capacities = np.array([100, 100, 100])
flows = logit_traffic_assignment(cost_matrix, capacities)
print("节点流量分配结果:", flows)
```
在这个例子中,`cost_matrix`是每对节点之间的交通成本矩阵,`capacities`是每个节点的最大容量。函数`logit_traffic_assignment`使用logit模型进行交通分配,并返回每个节点的流量。可以根据需要调整迭代次数`iterations`和步长`step_size`来控制算法的收敛速度和精度。
请注意,这只是一个简化的示例代码,实际应用中可能需要考虑更多的因素和约束条件。
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