logit交通分配代码

以下是一个示例的交通分配代码，使用了logit模型进行路线选择：

import numpy as np

# 定义路线和对应的路径成本
routes = {
    'route1': 10,
    'route2': 15,
    'route3': 20,
    'route4': 25
}

# 定义logit函数
def logit(route_costs, temperature):
    exp_costs = np.exp(-np.array(list(route_costs.values())) / temperature)
    probs = exp_costs / np.sum(exp_costs)
    return probs

# 输入路线成本和温度，输出路线的概率分布
route_probabilities = logit(routes, temperature=0.5)
print(route_probabilities)

在这个示例中，我们首先定义了各个路线及其对应的路径成本。然后，我们定义了一个logit函数，该函数接受路线成本和温度作为输入，并计算每条路线被选择的概率。最后，我们使用示例数据调用logit函数，并打印出路线的概率分布。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。

相关问题

logit交通分配python代码

以下是一个使用Python实现的简单logit交通分配的示例代码：

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。