改进的Logit多路径分配模型及其求解算法研究
Logit模型的改进及其在客流分担率预测中的应用——以成渝城际铁路为例

目前 , 在可供选择的城市交通客流分担率估计模型中, 较为成熟且运用最广泛的一种是 Lg 模型. oi t Lg 模型能够较全面地考虑出行选择的各方面影响因素 , oi t 提高模型的预测精度和实用性…. 模型的理
论基 础是假 设 出行者对 交通 运输方 式 的选 择符合 正 态分 布 , 与大交 通 中的出行 特点是 一致 的 , 这 因此可
及 其在客 流 分担 率预测 中的 应 用 等 Lg t
5 1
式() 1 忽视了这样一个问题: =0E + : C) , > 时, 1 中的费用函 V = 取 ( F + : 一 当 0 式() 数 i
“ 乘法规则”4将安全度 、 _ 购票成功率及环境友好程度均引入效用模型中. 将文献 [ ]中广义费用函数 3 进行改进 , 建立效用 函数 : V =[ ( m U ) s i s ・ ・ i 0 U 一 i + K ]. 厶 R. r
其中:
U = F +C )・ ( ) E +( T . () 3
文章 编号 :0 0— 7 9 20 )4— 0 0— 10 9 7 (0 7 0 0 5 0 4
L g 模 型的改进及其在 客流分担率预测 中的应用 oi t
— —
以成 渝城 际铁 路 为例
曾 曦 ,王 慈光
( 西南交通大学 交通运输学院 ,四川 成都 6 03 ) 10 1
摘
要 : 了进一步提高 Lgt 型效用 函数 的准确性 、 为 oi模 适时性 和适用性 , 增加 了 L g 模 型 ol t
调递减的函数 , P 随广义费用 的增大而降低 , 两函数复合之后 , P 随着 s 的增大而降低 , 在这样的情 况下 , 安全度 s越高的运输方式所获得的分担率 P 反而越低 , i 这与实际情况不符. 因为轨道运输具有低
基于有效路径的多路径交通流分配

基于有效路径的多路径交通流分配摘要:在城市道路交通网络中,任意起、讫点间的路径可能会有若干条,合理选取有效路径集合在随机交通分配中具有十分重要的地位。
本文首先介绍Logit路径选择模型;然后依次介绍了改进的Dial算法和基于图的遍历算法两种有效路径搜索算法;最后通过算例分析,结果表明基于图的遍历算法比前种算法更为有效。
关键词:交通分配;多路径;有效路径0 引言作为城市交通需求预测的关键性步骤,交通分配将预测得到的起讫点间的交通量,按现有或规划中路网分配到具体的道路上,以实现对规划设计方案路网流量的预测,对于城市交通系统的优化管理和控制具有重要意义[1]。
1 Logit路径选择模型该模型认为出行者在起讫点间众多路径中选用k路径的概率[2]为:2 有效出行路径搜索算法2.1 改进后的Dial算法该算法认为路段(i,j)是否位于有效路径上,只需当S(i)>S(j)时,路段(i,j)即位于有效路径上[3]。
2.2 基于图的遍历算法该算法认为如果OD间的路径k满足无环简单路径,且不允许走“回头路”;路径K上的路段(i,j)满足S(i)>S(j);路径k的阻抗和最短路径阻抗的差值不允许超过规定阀值,即,则称路径k为有效路径[4]。
3 算例分析图1所示,连线上数字为路段阻抗(最小行驶时间/h),节点1至5的交通量为1200(辆/h)。
图1交通网络图依据图1所示,可找出节点1至节点5的所有可行路径,并计算得出各路径阻抗,结果见表1。
表1节点1至5的所有无环简单路径和阻抗按改进后Dial算法对有效路径的定义,有效路径为路径1、路径2、路径3、路径4。
若按基于图的遍历算法,有效路径为路径1、路径2、路径4。
用Logit路径选择模型计算各路径的分配率(θ取值3.5),得出对应的交通流量分配情况。
根据改进Dial算法确定的有效路径集,计算对应有效路径的分配率,见表2。
有效路径流量分配表2改进Dial算法中节点1至5根据基于图的遍历算法确定的有效路径集,计算对应有效路径的分配率,见表3。
基于Logit分配的交通网络设计模型的改进粒子群算法

i 段0 选 添 路 或 容 段 、 f 1 ,路 被 为 加 扩 路 , 0 , 0段 已
Y = (, , , n为备选 路段 条数 ; Y , … Y), t( ,。 。 Y )为路段 口运行 时 间函数 , 与路 段 口的
第 一 作 者 简介 : 炳 全 ( 90 ) 男 , 刘 18 一 , 山东 潍 坊 人 . 究 生 , 师 , 研 讲 研
问题 , 多交 通工 作 者 提 出基 于 随机 用 户平 衡 分 配 许 的无 预 算约束 的 D D 。 N P 基 于 随机用 户平衡 分 配 的无 预算 约 束 的 D P ND
二层规划模型( ) 2:
上层 :2 ) 1 ) ( a 同( a 。
绦 路径 上 同样 , = ( ,。 … )由下 层 随机平衡 交通 分配模 … ,
一
用理 论 的 Lg 交通 分配模 型 的等价性 , 出了基 于 oi t 提 Lg 分 配 的交通 网络设 计 模 型 。模 型 求解 中, oi t 上层
个 S cle t kbr 策 , 络 规划 设 计 者 是 对 策 的领 a g对 网
问题采用改进的自适应变异粒子群算法
, 下层
导者 , 于 主导 地 位 ; 道 路 使 用 者 是 对 策 的跟 从 处 而
型。模型求解中, 上层模 型采用 改进 的 自 适应变异粒子群 算法, 而下层问题直接利用 Lg 模 型求解。仿真结果表 明该模型 与 oi t
算法是有效的。
关键词 二层规划
交通 网络设计
L g 交通分配 oi t
粒子群算法
中图法分类号
U 9 ;P8 ; 4 1T 13
文献标志码
为设计依 据 , 系统最 优 即是 全 体 用 户 的总 阻 抗值 最 小 。但 是各 独 立 的道 路 使 用 者 并 不 步 调 一 致 地 服
一种改进的Logit型多路径交通分配算法

第然 科 学 版 ) A T S IN I R M N T R LU U I E ST TS S N A S N CA CE TA U A U A I M N V R IA I U Y TE I
由于 最 短路 的计 算 是 上 述 算 法 中最 耗 时 的环 节 ,提 高计算 效 率 的最好 办法 是减 少最 短路 的计 算 次数 。文献 [ ] 所提 出 的基 于 拓扑 排 序最 短路 径 8
率却 比较低且不能保证收敛 。文献 [ ]通过改 j 7
进 Da算 法 中计 算 顺 序 的 不 合 理性 并 放 松 对 “ i l 合 理 路 径 ” 的 定 义 ,提 出 了 一 种 基 于 拓 扑 遍 历 的 Lgt oi交通 分 配算 法 。该 算 法 通 过 拓 扑 遍 历删 除 环 路 中的特定 路段 来排 除所 有环 路 ,并通 过拓 扑排 序 确 定结 点计 算顺 序来 计算 路段 权重 和流 量 ,大 大提 高 了模 型的计算 精 度 。 本文 根据 基 于拓 扑遍 历 的 Lgt 通 分 配 算 法 oi交 的特 点 ,在分 析拓 扑遍 历 和最短路 径 算法 之 间异 同 的基 础上 ,将 最短 路径 的算 法合并 到 拓扑遍 历 环节 之 中 ,保持对 合 理路径 定 义进行 改进 的同时 大幅减
中图分 类号 :U 11 l 2 6
文献标 识码 :A 文章 编号 :02 - 7 20 )04 2 . 59 59(07 53 9 4 6 0 - 0
随机交 通分 配可 以反 映 出行 者 对不 同路 径 的认
s ㈤表示 节 点 i 别 到起 点 r 迄 点 s的 最 短路 权 。 分 和 Lgt oi型多 路径 交 通 分 配 模 型 的求 解 首 先 计 算 路 段 的似然 值 ,然后 从起 点 到迄点 按 照特定 的结 点顺 序 依 次计 算路 段 的权 重 ,并依该 顺 序 的逆 序 来计算 流 量 。在计算 路段 权 重时 必须保 证该 路段 所 有上游 路 段 的权重是 已知 的。但 环路 的存 在使 得这 一要求 不 能满 足 。Da算 法通 过将 所 有 不满 足 r <r il ㈩ ㈤的路 段 ( ) 的似 然 值 设 为 0 即将 路 段 从 路 网 中删 , 除 ,然后 依照 r 的升 序 从 r s 计 算 权 重 ,巧 … 到 来 妙地 解决 了上 述 问题 ,但 由于删 除 的路段 过 多 ,计 算结 果 与理论 值相 比误 差较 大 。 文献 [ ] 采用 拓 扑 遍 历 的 方法 从 起 点 r 7 计算 路段 权 重 ,只有 当节点 的上游路 段 的权 重没 有被计 算 时才将 其 删 除 ,同 时 采 用 节 点 到 迄 点 的最 短路 s 的降序来 优 化 计 算 节 点 计 算 顺 序 ,使得 被 删 除 ㈩ 的路 段 较 Da 算 法 大 幅 减 少 ,计 算 结 果 更 符 合 实 il 际 。该 算法 需 要 计 算 两 次 最 短路 径 和 一 次 拓 扑 遍 历 ,其 中拓 扑遍 历 的时 间复杂 度和 求解 最短 路径 的 时间 复杂度 一样 ,算 法实 际 上进行 了 3次最 短路 径 的求解 ,计 算 效 率 比原 有 的 Da 算 法 低 。同 时 该 i l
基于改进LOGIT模型的交通微观仿真动态分配方法

基于改进LOGIT模型的交通微观仿真动态分配方法
李辰;毛荣昌;孙宁
【期刊名称】《交通科技》
【年(卷),期】2004(000)002
【摘要】采用改进LOGIT模型作为路径选择模型,广义的出行成本作为交通阻抗,对交通微观仿真系统中发出的车辆进行动态分配,实现路网的随机用户均衡配流.【总页数】4页(P52-55)
【作者】李辰;毛荣昌;孙宁
【作者单位】河海大学交通与海洋工程学院,南京,210098;河海大学交通与海洋工程学院,南京,210098;河海大学交通与海洋工程学院,南京,210098
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于动态广义费用的客运通道交通方式选择Logit模型 [J], 孙启鹏;朱磊;陈波
2.城市轨道交通客流分配的改进Logit模型及方法 [J], 林湛;蒋明青;刘剑锋;四兵锋
3.基于Logit模型的动态交通分配研究 [J], 温凯歌;曲仕茹
4.基于Logit分配的交通网络设计模型的改进粒子群算法 [J], 刘炳全;孙广才
5.基于动态博弈的行人交通微观仿真模型 [J], 李得伟;韩宝明;张琦
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一种改进的Logit型多路径交通分配算法

第46卷 第5期2007年 9月中山大学学报(自然科学版)ACT A S C I E NTI A RUM NAT URAL I U M UN I V ERSI T ATI S S UNY ATSE N I Vol 146 No 15Sep 1 2007一种改进的Logit 型多路径交通分配算法3辛松歆,李 军(中山大学工学院,广东广州510275)摘 要:提出了一种改进的基于拓扑遍历Logit 型多路径交通分配算法。
算法将基于拓扑遍历的最短路算法与合理路径的选择相结合,有效减少了最短路的计算次数,提出了与经典D ial 算法的单步法计算工作量相等的算法,改进了合理路径的定义并提高了计算精度。
通过计算实例对不同算法的效率与合理性进行了比较。
关键词:交通工程;Logit 型交通分配;D ial 算法;拓扑遍历;最短路径中图分类号:U11612 文献标识码:A 文章编号:052926579(2007)0520029204 随机交通分配可以反映出行者对不同路径的认识误差,分析出行者对不同路径的选择概率,从而对出行者的路径选择行为进行分析。
Pr obit 型随机交通分配模型目前只能用仿真的方法来进行,难以获得出行者对不同路径的选择概率;而Logit 型随机交通分配模型由于存在分析算法,可以针对不同要求进行有效的分析,特别是对出行者的动态选择行为分析极为有用,因而得到了研究者广泛的重视。
文献[1]对基于D ial 算法[2]的Logit 交通分配方法进行改进,使其可以应用于动态交通分配中,利用D ial 算法的高效性提高了动态交通分配算法的效率。
但因为D ial 算法缺陷的存在[3],限制了Logit 模型在实际中的应用。
Bell 、Aka matsu等人提出了全路径Logit 模型[3-5],但模型求解效率却比较低且不能保证收敛[6]。
文献[7]通过改进D ial 算法中计算顺序的不合理性并放松对“合理路径”的定义,提出了一种基于拓扑遍历的Logit 交通分配算法。
基于改进的Logit型随机用户平衡分配模型及算法研究

基于改进的Logit型随机用户平衡分配模型及算法研究基于改进的Logit型随机用户平衡分配模型及算法研究摘要:在旅游行业中,用户平衡分配是一个重要的问题。
本文通过改进Logit型随机用户平衡分配模型以及设计相应的算法来解决这个问题。
首先,对现有的Logit型随机用户平衡分配模型进行分析,并发现其在应对复杂场景时存在一定的不足。
然后,我们基于用户行为和偏好的特点提出了改进的模型,以更好地适应各种应用场景。
接着,我们设计了相应的算法,并进行了实验验证。
实验结果表明,改进后的模型和算法在用户平衡分配问题上取得了显著的改进效果。
1. 引言用户平衡分配问题在旅游行业中非常常见和重要。
在旅游资源有限的情况下,如何合理地分配资源给不同的用户群体,以满足他们的需求和提高他们的满意度成为了一个挑战。
现有的用户平衡分配模型大多基于Logit模型,但是在复杂的应用场景下存在一定的问题。
2. Logit型随机用户平衡分配模型在旅游行业中,用户的行为和偏好对资源的选择有着重要的影响。
Logit型随机用户平衡分配模型是根据用户的选择概率设计的,可以用于预测用户选择某个资源的概率。
该模型的基本思想是通过建立用户偏好函数,结合资源的属性和用户行为数据,计算每个用户选择每个资源的概率。
3. 模型改进然而,现有的Logit型随机用户平衡分配模型在复杂的场景下存在一定的问题。
首先,现有模型忽略了用户之间的相互影响,没有考虑到社交网络和用户关系的作用。
其次,在算法设计上,现有模型在计算用户选择概率时存在一定的局限性,不能很好地适应不同用户偏好和行为的变化。
为了解决上述问题,我们在现有模型的基础上进行了改进。
首先,我们引入了社交网络和用户关系因素,考虑用户之间的相互影响和信息传播的作用。
其次,我们将用户选择概率的计算过程优化为一个优化问题,通过迭代的方式逐步调整用户选择概率,以适应不同用户偏好和行为的变化。
4. 算法设计与实验验证在模型改进的基础上,我们设计了相应的算法。
基于综合运输网络的logit多路径分配模型的求解算法研究

基于综合运输网络的logit多路径分配模型的求解算法研究摘要:在综合运输路网中增加虚拟的节点和虚拟路段,将交通方式间的转运(换乘)延误当做路段阻抗处理,通过使用现有的交通分配模型和算法去处理带有转向延误(换乘)的交通问题。
关键词:Dial算法拓扑结构转向延误Abstract:Increasing the virtual nodes and sections in the comprehensive transportation network, treating transshipment (change) as road impedance processing, through the use of existing traffic distribution model and algorithm to dealing with turned to delay (change) the traffic problem.Key words:Dial algorithm topological structure Turn delay1 问题的提出交通的分配是交通四阶段法的最后一步,但也是最关键的一步,如何将OD量准确的分配到路段上成为人们关注的对象。
在实现Logit随机网络模型加载的过程中,Dial算法是一种相当有效的算法,但是Dial算法无法正确的处理需要考虑转向延误(或转运费用)的OD加载工作,主要表现在:①无法考虑节点的延误函数对流量分配的影响②不需要路径枚举,但也无法直接得到节点的转运流量[1]。
Dial算法存在上述的不足,本质就是无法对节点的转向延误函数进行考虑,这在综合路网中体现在无法处理枢纽的转运延误(费用),为此任刚(2005)提出了基于转向的Logit型加载算法,既能考虑转向延误对流量分配的影响,又能求得转向流量,同时也避免了路径的枚举。
在本文之前就有论文在交通分配的过程中涉及到了转向延误[2][3],但是本文主要是从改造综合运输网络拓扑结构入手,在路网中增加虚拟的节点和虚拟路段,将方式间的转运或换乘延误当做路段阻抗处理,这样我们就可以通过使用现有的交通分配模型和算法去处理带有转向延误(换乘)的交通问题。
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Pkrs= exp( - bckrs)
( 2)
!exp( - bclrs)
l
式 中 , b为 与ε方 差 有 关 的 参 数 , 文 献[1]给 出
了参数b= π2 。 6D( ε)
Logit模型本身有明显的不足之处: 它认为路径
的选择概率是由路径间阻抗的绝对差决定的, 这会
多, 且为非线性规划问题, 所以求解困难。非均衡 在分配过程中导致一些不合理的结果; 另外模型中
然 后 从 终 点 出 发 , 根 据 条 件r( i) ≤r( j) , 判 断
#d( i, j) +r( i) r( i) ≤r( j)
L( i- j, r) =
0
其他
各个节点上游的有效路段, 并计算经该路段的最小 ( 6)
阻抗L( i- j, r) 。本例中从节点1到9的6条路径均为有
其中 , 式 ( 6) 中d( i, j) 是 路 段 ( i→j) 的 实 际 阻 效路径, 下面以节点5为例予以说明。
பைடு நூலகம்
Pkrs= exp[- bL( k) /L"]
( 3)
!exp[- bL( i) /L"]
i
式中, L( i) 为路径i的实测阻抗; L"为所有路径阻
出了一种改进的Logit模型和相应改进的Dail算法。
抗的平均值; 参数b无量纲, 仅与可供选择的路径
1 Logit模型及其改进
数有关, 通过试验发现b的变化范围相当稳定, 在
36
在出行者多路径选择中, 称可供选择的路径为 3~4之间, 一般取b=3.3。在实际大型复杂网络中,
“选择枝( Alternative) ”。如果有两条路径可供选择,
所有路径阻抗的平均值L"计算繁琐, 本文借鉴上述
就是二项选择问题, 否则就是多项选择问题。选择 枝 令 人 满 意 的 程 度 叫 做 “效 用 ( Utility) ”。 关 于 “效 用”本文做以下假定:
2008 年第 5 期( 总第 177 期)
J BH 交 通 标 准 化 COMMUNICATIONS STANDARDIZATION
交通与安全
改进的 Logit多路径分配模型及其求解算法
研究
陈扶崑, 吴 中
( 河海大学交通学院, 江苏 南京 210098)
摘要: 通过对多路径Logit分配模型及经典的Dail算法的 研 究 , 并 针 对Logit分 配 模 型 及Dail算 法 的 缺 陷 , 提 出 的 一 种 改 进
枝, 起迄点r、s间的出行者总是选择其认为阻抗最
小 的 路 径 k ( 称 出 行 者 主 观 判 断 的 阻 抗 为 “感 知 阻
抗”) , 所以第k条路径的效用可表示为:
Uk=- Ckrs=- ckrs+εkrs
( 1)
式中: Uk— ——起讫点选择路径k的效用;
Ckrs— ——路径k的感知阻抗;
作者简介: 杨智本( 1969- ) , 男, 工程 师 , 1993年 毕 业 于 云 南工业大学, 获工学学士学位。 收稿日期: 2007- 09- 01
COMMUNICATIONS STANDARDIZATION. No.15, 2008( ISSUE No.1737)
交通与安全
J BH 交 通 标 准 化 COMMUNICATIONS STANDARDIZATION
的评定标准, 重新定义有效路段: r( i) ≤r( j) , 即只 Logit模型以及相应改进的Dail算法对该道路网络进
要路段( i→j) 使出行者更远离起点, 至少不更靠近 行 多 路 径 分 配 , 其 中 起 点 1 到 迄 点 9 的 OD分 布 量
起 点 , 路 段 ( i→j) 就 定 义 为 有 效 路 段 。 改 进Dail 算法的具体计算步骤如下:
路 径 的 选 择 概 率 只 由 路 径 之 间 的 阻 抗 绝 对 差 来 决 学者采用相对阻抗差计算路径选择概率, 并将Logit
定。许多学者对Logit模型进行了改进, 见文献[1],
模型改进为:
后 来 出 现 的 多 路 径 Probit 方 法 能 够 克 服 Logit 方 法 的 诸多缺陷, 但模型复杂, 计算工作量大, 一般较少 采用。本文将以阻抗为常数的多路径Logit分配方法 为出发点, 在原有Logit模型与Dail算法基础上, 提
型的求解过程, 其出发点是通过判断一条路径是否
为有效路径来排除大量的无效路径, 并在所定义
的有效路径的集合中建立满足式( 2) 的递推公式,
从而达到避免所有路径枚举的目的。以r( i) 表示节
点i到起点r的最小阻抗, s( i) 表示从节点i到终点s的
最小阻抗, 则Dail算法的“有效路径”要求路段( i→
!exp[- bLirs/Lmrs]
i
改进后的Logit模型不用计算所有路径阻抗的平
均 值L" , 简 化 了 计 算 步 骤 , 并 且 经 简 单 实 例 验 证 , 符合路径选择概率。
2 Dail算法及其改进
Dail 于 1971 年 提 出 的 算 法 能 较 好 地 实 现 Logit 模
( q19) 为1 000, 弧段上方或左侧数字代表该路段的 阻抗, 根据文献[1], 取参数b=3.3。
第1步, 初始化, 找出所有有效路段和有效路径。
第1步, 先计算各节点到起点r的最小阻抗, 记
首先计算各节点到起点r的最小阻抗r( i) 。最短 为r( i) , 如图2所示。
路 算 法 有 Dijkstra 算 法 , Floyd - Warshall 算 法 和
改进Logit模型的思想, 将L"改为从起点到讫点的最 短 路 阻 抗 Lmrs, 采 用 与 最 短 路 阻 抗 相 比 较 的 形 式 , 则Logit模型可改进为:
a) 个人在每次选择中总选择效用值最大的选择
枝;
b) 每个选择枝的效用由个人自身的特性和选择
枝的特性共同决定。
在多路径分配问题中, 定义各备选路径为选择
ckrs— ——路径k的实测阻抗;
εkrs— ——服 从 二 重 指 数 分 布 ( Gumbel分 布 ) 的
随机变量, 并且所有的εkrs是相互独立的。
应用概率论的相关知识, 可以推得出行者在起
迄点之间选择路径k的概率如式( 2) 所示[1]:
Pkrs= exp[- bLkrs/Lmrs]
( 4)
Moore- pape算法等, 其中Floyd- Warshall算法和Di-
jkstra算 法 可 用 于 大 型 网 络 分 析 , 本 文 采 用Floyd-
Warshall算法。从起点到迄点的最短路阻抗( Lmrs) 即 为r( s) 。
然后从终点出发, 判断各个节点上游的有效路
段, 并计算经该路段的最小阻抗:
2008 年第 5 期( 总第 177 期)
0 引言 交通分配是“四阶段法”中最后的关键一步, 如
何 准 确 地 将 出 行 OD分 布 量 分 配 到 具 体 各 路 段 上 成 为人们关注的焦点。现有的交通分配方法大致分为 符合Wardrop原理的均衡分配方法与不符合Wardrop 原理的非均衡分配方法。均衡分配方法理论上结构 严谨, 但其数学规划模型维数太多, 约束条件也
抗。
L( 4- 5, 1) =d( 4, 5) +r( 4) =2+2=4
第2步, 根据本文改进的Logit模型, 计算各有
L( 2- 5, 1) =d( 2, 5) +r( 2) =1+2=3
37
效路段的似然值:
第2步, 计算各个有效路段的似然值。利用式
# L( i, j) = exp[- bL( i- j, r) /Lmrs] r( i) ≤r( j) ( 7)
分配方法可分为路径阻抗可变与路径阻抗不变两 类, 就路径选择可分为单路径与多路径两类。多路
的参数b= π2 是 一 个 带 量 纲 的 物 理 量 , 其 大 小 6D( ε)
径Logit模型本身存在两个缺陷: 第一个是IIA特性, 没有固定的变化范围, 标定时要求先求出感知阻抗
即假定各条选择路径是彼此独立的; 第二个是认为 的方差D( ε) , 而 感 知 阻 抗 的 方 差 很 难 求 得 。 国 内
Key wor ds: traffic assignment; improved Logit model; Dail algorithm
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
参考文献 [1] 杨昀. 梁桥先简支后连续设计方法的研究[J]. 公 路交通科技, 1998, ( 9) : 58- 67. [2] 傅东阳, 房贞 政 , 上 官 萍. 高 等 级 公 路 桥 梁 先 简支后连续结构体系研究[J]. 福州大学学报, 1997, ( 12) : 75- 77. [3] M.J.N.普 瑞 斯 特 雷 , 等. 桥 梁 抗 震 设 计 与 加 固 [M]. 袁万城, 等译. 北京: 人民交通出版社, 1997. [4] 彭翠玲, 张开 银 , 涂 扬 志. 简 支 转 预 应 力 连 续 结构受力特性分析与比较[J]. 交通科技, 2002, ( 6) : 45- 47. [5] 上官萍, 房贞 政 , 付 东 阳. 先 简 支 后 连 续 桥 梁
35 CHEN Fu- kun, WU Zhong
( School of Transportation, Hohai University, Nanjing 210098, China)
Abstr act: After studying multi- path Logit assignment model and the classical Dail algorithm and in view of their defects, this paper presents an improved Logit model and the corresponding improved Dail algorithm. It is of great significance to traffic assignment and speed solution.