请用python写一段代码，内容是基于路径的logit随机用户均衡模型

好的，以下是用Python编写的基于路径的logit随机用户均衡模型的代码：

import numpy as np

# 假设我们有5个用户和5个路径
num_users = 5
num_paths = 5

# 创建一个随机的路径权重矩阵（logit值）
path_weights = np.random.randn(num_paths)

# 创建一个随机的用户偏好矩阵（logit值）
user_prefs = np.random.randn(num_users, num_paths)

# 定义softmax函数
def softmax(x):
    """Compute softmax values for each sets of scores in x."""
    e_x = np.exp(x - np.max(x))
    return e_x / e_x.sum(axis=0)

# 定义计算路径选择概率的函数
def calc_path_probs(user_pref):
    # 计算用户对每个路径的概率
    path_probs = softmax(user_pref * path_weights)
    return path_probs

# 定义随机选择路径的函数
def choose_path(path_probs):
    # 从路径概率分布中按概率随机选择一个路径
    return np.random.choice(range(num_paths), p=path_probs)

# 定义模拟函数，模拟每个用户随机选择路径的过程
def simulate(user_prefs):
    for user_pref in user_prefs:
        # 计算用户对每个路径的概率
        path_probs = calc_path_probs(user_pref)
        # 随机选择一个路径
        path_choice = choose_path(path_probs)
        print("User {} chose path {}".format(user_id, path_choice))

# 运行模拟
simulate(user_prefs)

这个代码使用路径权重和用户偏好的logit值来计算每个用户对每个路径的选择概率，并使用softmax函数将这些概率归一化。然后，从这个概率分布中随机选择一个路径作为用户的选择。这个模拟可以很容易地扩展到更多的用户和路径，并且可以根据实际情况进行修改。