Analysis of a multiplicative hybrid route choice model in stochastic assignment paradox
Analysis of a multiplicative hybrid route choice model in stochastic assignment paradox
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随机分配悖论中的乘法混合路径选择模型分析
DOI：
10.1080/23249935.2021.1953189
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发表时间：
2021-07
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Shi An
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhanhong Cheng;Jia Yao;Anthony Chen;Shi An
近年来，针对多项logit（MNL）模型和多项weibit（MNW）模型的不足，提出了乘性混合（MH）路径选择模型。本文比较了三种模型的随机交通分配悖论的条件。我们分析的条件时，改善一个不拥挤的网络中的链接违反直觉地增加总旅行成本。使用三个典型的流独立的网络（两个链接，独立的链接，并与重叠的链接路由），我们揭示了强关系的悖论条件下的三个模型。我们进一步研究了苏福尔斯网络中的三个模型的矛盾特征，其中模型参数是从模拟的路线集估计的。案例研究表明：（1）MH模型对数据拟合效果最好;（2）用MNL或MNW模型识别悖论链接呈现出与理论分析一致的内在趋势;（3）MH模型识别的悖论链接是其他两种模型的折衷。本文探讨了随机分配悖论中三个模型的关系，并对三个模型的应用提出了建议和注意事项。
In recent years, a multiplicative hybrid (MH) route choice model was proposed to overcome the drawbacks of the multinomial logit (MNL) model and the multinomial weibit (MNW) model. This paper compares the conditions for the stochastic traffic assignment paradox of the three models. We analyze the condition when improving a link in an uncongested network counterintuitively increases total travel costs. Using three typical flow-independent networks (two links, independent links, and routes with overlapping links), we reveal the strong relationships in the paradox conditions of the three models. We further study the paradoxical features of the three models in the Sioux-Falls network, where the model parameters are estimated from simulated route sets. The case study shows that (1) the MH model fits the data the best, (2) using the MNL or the MNW model to identify paradox links exhibits intrinsic tendencies that are consistent with the theoretical analysis, and (3) the paradox links identified by the MH model is a compromise of the other two models. This paper delves into the relationships of the three models in the stochastic assignment paradox and provides suggestions and caveats to the application of the three models.
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影响因子：
6.8
作者：
S. Kitthamkesorn;A. Chen
通讯作者：
S. Kitthamkesorn;A. Chen
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通讯作者：
A. Chen;H. Lo;Hai Yang
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通讯作者：
W. Y. Szeto