於交通量指派問題之重力式互動性馬可夫模式中放鬆獨立且無關選項限制之研究

Abstract

重力式互動性馬可夫鏈(Gravity-type interactive Markov model：GIM model)為Smith 與Hsieh(1994, 1997)所提出，將此模式用於隨機交通量指派問題中，可建立隨機交通量 指派問題之GIM 模式(簡稱GIMT 模式)。這種以重力式互動性馬可夫鏈描述路網系統 狀況、並以個體選擇理論中羅吉特模式描述路網系統內個別駕駛人的行為之理論，已 於2003 年11 月20~22 日在美國費城所舉辦的第50 屆北美區域科學學會年度會議中發 表，且受到與會學者的重視，並建議本研究團隊進一步分析如何突破路網中獨立且無 關選項(Independence of Irrelevant Alternatives, IIA) 的限制，以提高GIMT 模型的實用 性。 本研究將參考McFadden (1978)、Ben-Akiva 和 Lerman (1985)、Borsch-Supan (1990)、Koppelman 和 Wen (1998, 2000)、及Chu (1981)等人放鬆羅吉特模式中IIA 條 件的做法，研究於GIMT 模型中放鬆IIA 條件的可行性及具體做法；但這些在羅吉特 模式中放鬆IIA 限制的做法，能否直接代入描述系統行為的GIMT 模型，或者另外有 其他更好的方法可以放鬆GIMT 模型中的IIA 限制，將是本研究主要探討的重點，本 研究嘗試找到並證明出放鬆GIMT 模型中IIA 限制的方法，這樣的突破將增加描述系 統行為的功能，進而可能開拓新的研究方向。