《表2 基于不同模型下的路径流量演化最终稳定态Tab.2 Stable states of route flow evolution based on different models》

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《考虑有限理性和认知更新的日变交通分配模型》

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由图2可知，在考虑出行者有限理性和认知更新条件下，路网上流量的收敛速度较快，即路径流量能更快演化到最终的稳定态.图2（a）中，路径1~6分别在第40天、40天、11天、13天、22天和23天演化到了稳定点，但若不考虑出行者的有限理性和认知更新特性，图2（b）中，路径1~6的流量演化到最终稳定点均超过了100d，显然慢于前者.需要说明的是，网络流量收敛的稳定点并非是传统交通分配模型中的用户平衡点，而是基于有限理性下的用户平衡点.如表2所示，在平衡点，路径之间累积前景相对值均在10%以内，即在出行者对路径累积前景认知的阈值范围内，并非所有路径的累积前景值都相等.对于基于Smith模型的逐日演化动态而言，其稳定点等同于传统交通分配模型的用户平衡点，即所有被使用的路径具有相同的旅行时间.