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。