改进Logit模型与Dail算法在交通分配中的应用

"改进logit多路径分配模型及其求解算法研究" 本文主要探讨了多路径交通分配中的Logit模型及其求解算法的改进。作者陈扶崑和朱月河来自河海大学交通学院，他们针对现有Logit模型和Dail算法的不足，提出了一种新的改进方案。 传统的Logit模型在交通分配问题中被广泛使用，它基于出行者的效用最大化原则进行路径选择。出行者根据路径的效用来决定最优路径，其中效用通常与路径的阻抗成反比。然而，原始的Logit模型存在一定的局限性，例如对路径阻抗变化的处理不够精确，可能导致分配结果与实际情况有所偏差。 在改进的Logit模型中，作者考虑了路径阻抗为常数的情况，即认为出行者对不同路径的感知阻抗是固定的。这有助于简化模型，同时更贴近实际交通状况。模型的效用函数仍以感知阻抗为基础，但可能引入了更多因素以反映出行者选择路径时的复杂决策过程。 Dail算法是一种经典的交通分配算法，但在解决大型网络问题时，其计算效率较低且可能产生非最优解。因此，作者提出了改进的Dail算法，旨在提高分配速度并使结果更接近实际交通流量。改进后的算法可能包括优化的迭代过程、更高效的路径搜索策略或动态调整的参数设置，以确保更快地收敛到稳定状态。 文章通过一个简单的算例展示了新模型和算法的求解过程，证明了其有效性和实用性。这种改进对于交通工程领域具有重要意义，因为它可以提供更准确的交通流量预测，从而更好地支持城市交通规划和管理决策。 关键词涵盖了交通分配的核心概念，如均衡分配方法、非均衡分配方法、路径阻抗的可变性和不变性，以及Logit模型和Dail算法。这些关键词反映了研究的焦点和方法论。 该研究对交通工程领域进行了深入的理论和实践探索，改进的Logit模型和Dail算法有望为交通分配问题提供更高效、更精确的解决方案。这一工作对于理解和优化城市交通系统，尤其是多路径选择情况下的交通流分配，具有重要的理论和应用价值。