4 Model SpecificationIn this sectio

4 Model Specification
In this section we present a discrete choice model formulation for routing policy choice in a stochastic network (first introduced in Gao et al., 2008). The choice of routing policy is latent it can be viewed as a plan in the traveler’s mind, and only the result of the plan execution is observed, which is the manifested path. We therefore estimate the model based on path observations. The formulation applies to a general definition of routing policy (Gao and Chabini, 2006; Gao, 2005), including the one used in this paper.
The joint probability distribution of all the link travel time discrete random variables is described by a set of support points R = {r1, r2, ...}, where each support point is one distinctive vector of values that all the link travel time random variables can take. The probability of a given support point r is denoted as p(r), and .r∈R p(r) = 1. For example, the link travel time joint distribution of the network in Figure 2 has four support points, due to the two independent two-outcome travel time random variables on links 1 and 3. Table 2 shows the support points in detail. Note that travel time losses are shown rather than actual travel times.
A routing policy is manifested as a path for a given support point. For example, routing policy Uncommitted is manefested as Left Highway for support point 1 or 2, and as Local Street for support point 3 or 4. A support point can be fully defined by the realized travel times on all random links. Therefore the prospect of a routing policy can be obtained by executing the routing policy in all the support points. In each support point, the attribute of the manifested path (e.g., travel time, cost) and the support point probability constitute one element of the prospect. We assume that the realized support point for each path observation is known to the modeler through, for example, adequately dispersed GPS observations or probe vehicles that cover all random links.
Table 2: Support Points of the Network in Figure 2 (Actual Travel Times)

Kết quả (Việt) 1:

Mẫu 4 đặc điểm kỹ thuật
trong phần này chúng tôi trình bày một sự lựa chọn rời rạc mô hình công thức cho định tuyến lựa chọn chính sách trong một mạng ngẫu nhiên (lần đầu tiên được giới thiệu trong Gao et al., 2008). Sự lựa chọn của định tuyến chính sách là tiềm ẩn nó có thể được xem như là một kế hoạch trong tâm trí của du lịch, và chỉ là kết quả của việc thực hiện kế hoạch quan sát thấy, đó là đường dẫn thể hiện. Chúng tôi do đó ước tính các mô hình dựa trên những quan sát con đường. Việc xây dựng áp dụng cho một định nghĩa chung của định tuyến chính sách (Gao và Chabini, năm 2006; Gao, 2005), trong đó được sử dụng trong giấy này.
phân bố xác suất phần của tất cả các liên kết du lịch thời gian rời rạc biến ngẫu nhiên được mô tả bởi một tập hợp các hỗ trợ điểm R = {r1, r2,...}, nơi mỗi điểm hỗ trợ là một vector đặc biệt của giá trị tất cả liên kết đi du lịch thời gian biến ngẫu nhiên có thể mất. Xác suất của một điểm nhất định hỗ trợ r được kí hiệu là p(r), và. r∈R p(r) = 1. Ví dụ, liên kết đi du lịch thời gian phân phối chung của mạng trong hình 2 có bốn điểm hỗ trợ do các độc lập hai kết quả du lịch hai thời gian biến ngẫu nhiên trên các liên kết 1 và 3. Bảng 2 cho thấy những điểm hỗ trợ chi tiết. Lưu ý rằng du lịch thời gian thiệt hại sẽ được hiển thị thay vì thực tế du lịch lần.
một chính sách định tuyến được thể hiện như một con đường cho một điểm nhất định hỗ trợ. Ví dụ, Uncommitted định tuyến chính sách là manefested như trái đường cao tốc cho hỗ trợ chỉ 1 hoặc 2, và như Local Street hỗ trợ chỉ 3 hoặc 4. Nhiệt độ hỗ trợ có thể được hoàn toàn được xác định bởi thời gian đi du lịch thực hiện trên tất cả các liên kết ngẫu nhiên. Do đó khách hàng tiềm năng của một chính sách định tuyến có thể thu được bằng cách thực hiện chính sách định tuyến trong tất cả các điểm hỗ trợ. Mỗi điểm hỗ trợ, các thuộc tính của đường dẫn thể hiện (ví dụ như, thời gian đi lại, chi phí) và khả năng điểm hỗ trợ tạo nên một phần của khách hàng tiềm năng. Chúng tôi giả định rằng các điểm thực hiện hỗ trợ cho mỗi quan sát con đường được biết là modeler thông qua, ví dụ, đầy đủ phân tán quan sát GPS hoặc thăm dò xe mà bao gồm tất cả liên kết ngẫu nhiên.
bảng 2: hỗ trợ điểm của mạng trong hình 2 (thời gian du lịch thực sự)

Kết quả (Việt) 2:

4 Model Thông số kỹ thuật
Trong phần này chúng tôi trình bày một sự lựa chọn xây dựng mô hình riêng biệt cho định tuyến lựa chọn chính sách trong một mạng lưới ngẫu nhiên (lần đầu tiên được giới thiệu trong Gao et al., 2008). Sự lựa chọn của chính sách định tuyến là tiềm ẩn nó có thể được xem như là một kế hoạch trong tâm trí của du khách, và chỉ có kết quả của việc thực hiện kế hoạch được quan sát, đó là con đường được biểu hiện. Do đó chúng tôi ước lượng mô hình dựa trên quan sát con đường. Việc xây dựng áp dụng cho một định nghĩa chung về chính sách định tuyến (Gao và Chabini, 2006; Gao, 2005), trong đó có một được sử dụng trong bài báo này.
Các phân phối xác suất chung của tất cả các thời gian liên kết du lịch các biến ngẫu nhiên rời rạc được mô tả bởi một tập hợp các hỗ trợ điểm R = {r1, r2, ...}, trong đó mỗi điểm hỗ trợ là một vector đặc trưng của giá trị mà tất cả các biến ngẫu nhiên liên kết thời gian đi lại có thể mất. Xác suất của một điểm hỗ trợ cho r được ký hiệu là p (r), và .r∈R p (r) = 1 Ví dụ, việc phân phối phần thời gian liên kết du lịch của mạng lưới trong hình 2 có bốn điểm hỗ trợ, do hai thời gian đi lại hai kết quả các biến ngẫu nhiên độc lập trên các liên kết 1 và 3 Bảng 2 cho thấy các điểm hỗ trợ cụ thể. Lưu ý rằng thời gian đi lại thiệt hại được thể hiện chứ không phải là thời gian đi thực tế.
Một chính sách định tuyến được thể hiện như một con đường cho một điểm hỗ trợ nhất định. Ví dụ, chính sách định tuyến không cam kết được manefested như đường cao tốc trái cho điểm hỗ trợ 1 hoặc 2, và là khu vực đường cho các điểm hỗ trợ 3 hoặc 4 Một điểm hỗ trợ có thể được xác định hoàn toàn bởi thời gian đi thực hiện trên tất cả các liên kết ngẫu nhiên. Do đó, triển vọng của một chính sách định tuyến có thể thu được bằng cách thực hiện chính sách định tuyến trong tất cả các điểm hỗ trợ. Trong mỗi điểm hỗ trợ, các thuộc tính của con đường được biểu hiện (ví dụ, thời gian đi lại, chi phí) và điểm hỗ trợ khả năng tạo thành một yếu tố của các khách hàng tiềm năng. Chúng tôi giả định rằng các điểm hỗ trợ thực hiện cho mỗi quan sát con đường được biết đến thông qua xây dựng mô hình, ví dụ, quan sát GPS phân tán đầy đủ hoặc xe thăm dò bao gồm tất cả các liên kết ngẫu nhiên.
Bảng 2: Hỗ trợ điểm của Mạng lưới trong hình 2 (thực tế Du lịch lần)