- 文献综述（或调研报告）：
1.路径选择模式研究现状
路径选择模式是一个交通工程领域中的经典问题，国内外关于这方面的研究项目和文章非常多，也提出了大量可以用于路径选择模式的模型。从基于的数学原理来看，这些模型主要可以分为两类：基于Logit；基于变分不等式。目标函数按照追求的目标分为两类：基于效益最大化模型；基于损失最小化的前景理论模型。还有很多以这些基本模型为基础的变形，也有综合多种基本模型的做法。
最早的路径选择行为模型假设所有出行者，再决定选择哪条路径作为自己的出行路线时，是一个完全理性个体，而且假设所有人的偏好都相同，获取交通信息的能力也相同。完全理性的选择在现实中并不存在，这些假设与现实有较大差距。
为了消除完全理性个体假设的缺点，学者进一步提出了离散选择模型，主要是在Von Neumann和Morgenstern以及Savage提出和发展的“期望效用理论”框架下进行[5]。该理论认为在出行个体和备选路径集合已经确定的前提条件下，用选择能够带来的效益大小，主体选择能够获得最大效用的备选方案。即上文提到的“效用最大化”原则。
但是随着心理学家的研究表明，现实环境下，个体进行选择行为，面对的不仅是效用最大化，还有考虑到规避风险的损失最小化心理。于是学者建立了能够替代“效用最大化模型框架”的“前景理论”前景理论实在Kahneman和Tversky在Simon的“有限理性”基础上发展而来[7]。“前景理论”有以下几个基本理论假设：1面临“获得”，人们倾向于“风险规避”；2面临“损失”，人们倾向于“追求风险”；3获得和损失是相对于参照点而言。
2. 路径选择模式关键步骤研究现状
不论是基于哪一种理论框架下的模型，都涉及到备选路径集合生成这一关键环节。传统的做法是统计以往主体选择的出行路线的频率。超过一定阈值的路线，就能够进入备选集。显然这种做法缺乏对主体挖掘新路径的鲁棒性，面对路网变化的情况，不能灵活处理，生成合适的被选路径集。
最近有学者发现人类的出行行为在空间上是有一定的规律可以寻找的[1]。特定的OD点对内，现实中可能选择的路径在空间上构成的分布，恰好是以OD点位焦点，空间距离最短路为轴的一个椭圆形空间分布。不同的选择主体和不同的城市背景，椭圆形的偏心率阈值会有差异。
利用这个规律可以将主体可能选择的大部分路径都涵盖到，也解决了基于频率法的缺陷。能够灵活地挖掘到大部分可能选择的路径。使得整个模型的后续计算的准确度和与现实的贴切度得到保证。
MNL模型大多数学者使用的目标函数是使得选择获得的结果效益最大化，“效益最大化”函数的形状并不能确定，凸优化求解的方法有很多，凹优化问题则复杂很多。在实际的选择场景下，大多数人在进行选择的时候更注重的不是能够获得的效益，而是避害方式的选择，选择对自己可能会造成损失最小的选项。
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