路径长度Logit型随机用户均衡模型的构建与分析

"这篇论文是2012年发表在东南大学学报自然科学版上的，由邱松林、程琳和许项东三位作者撰写。文章主要探讨了如何改进传统的Logit模型，以解决其中的独立同分布(IID)假设问题，并引入了路径长度的Logit模型（Path-size Logit, PSL），将其应用于随机用户均衡模型（Stochastic User Equilibrium, SUE）。论文通过数学证明了基于PSL的SUE模型解与随机用户平衡解的一致性和唯一性，并设计了一种名为MSA的算法来求解该模型。此外，作者还对比分析了PSL模型和传统Logit模型在路径分配结果上的差异，结果显示PSL模型能更好地处理路径长度差异。" 文章中提到的基于路径长度的Logit型随机用户均衡模型是一种用于交通网络分析的优化工具。传统的Logit模型假设用户在选择路径时对误差项的感知是独立且同分布的，这在实际情况中可能并不成立，可能导致Internal Invariance to Additive Alternatives (IIA)问题，即当增加一个选项的吸引力时，其他选项相对吸引力的变化与该选项无关。这种假设往往忽视了路径长度等关键因素对用户选择的影响。 PSL模型通过考虑路径长度这一实际因素，修正了传统Logit模型的局限性，可以部分消除IIA问题。这意味着，用户在选择路径时，不仅考虑出行时间，还会考虑到路径的物理长度，这更符合实际的交通行为。PSL模型的引入使得模型的解决方案更加贴近现实世界的随机用户均衡状态，能够更准确地反映交通网络中的流量分配。 为了求解基于PSL的SUE模型，作者设计了一种名为MSA（未具体说明其全称）的算法。这种算法可能是模拟退火、遗传算法或类似的优化方法，用于找到满足随机用户均衡条件的路径分配。通过比较PSL模型和传统Logit模型的分配结果，作者证明了PSL模型能更好地处理路径长度差异，这对于理解和预测复杂交通网络中的行为模式至关重要。 关键词涵盖了随机用户均衡、路径长度、路径选择模型和MSA算法，这些是交通工程和运筹学领域的核心概念。中图分类号和文献标志码则表明这篇文章属于交通运输科学领域，具有较高的学术价值。这篇论文为理解和改进交通网络分析中的路径选择模型提供了一个重要的研究视角。