分配模型
第09章 基本交通分配模型
该方法仍然是近似算法，有时会将过多的流量分配到容量小 的路段。
N 越大，配流结果越接近均衡解，但计算工作量相应增加。 另外，非常大的 N 值也不能完全保证配流结果一定满足用户 均衡条件。
算例：
9.3.4 二次加权平均分配法 (method of successive averages)
分配步骤
分配算例：
试用二次加权平均分配法（MSA方法）求解下面的固定需求交 通分配问题（迭代2次）。
9.4 用户优化均衡交通分配模型（User Equilibrium Model） UE（用户均衡）的概念最早由Wardrop于1952年提出。User Equilibrium的基本假设有：
假设出行者都力图选择阻抗最小的路径；
假设出行者能随时掌握整个网络的状态，即能精确计算每条 路径的阻抗从而做出完全正确的路径选择决策；
假设出行者的计算能力和计算水平是相同的。
User Equilibrium的定义：当不存在出行者能单方面改变其出 行路径并能降低其阻抗时，达到了UE状态。
9.4.1 均衡分配模型的建立 Wardrop第一原理的数学描述 变量说明：
在实际应用中，对于大规模网络，通常4至6次迭代就够了。确定 迭代次数时，要综合考虑原始数据的准确性、财力约束和具体的 网络结构。
UE分配算例： 网络模型如下，试用F-W算法求两边的交通量。
9.5 系统优化均衡交通分配模型（SO Model）
9.5.1 SO模型的基本思想
Wardrop第一原理有时也称为用户均衡（UE）原理、或用户最优原理 。UE模型就是建立在UE原理上的数学模型。
Wardrop第二原理反映的是一种系统目标，即按什么样的分配是最 好的，为规划管理人员提供了一种决策方法，在实际中难以实现， 除非所有的道路使用者都相互协作为系统最优而努力。
供应链的风险及分配模型
供应链的风险及分配模型
供应链的风险包括物流风险、市场风险、财务风险、环境风险等。
供应链的分配模型包括基于效率的分配模型、基于合作的分配模型、基于风险共担的分配模型等。
1. 物流风险：
物流风险指的是供应链中的物流环节出现的问题，如运输延误、货物损毁、突发事件等。
为了应对物流风险，供应链可以采用备用供应商、仓储备货、增加运输方式多样性等策略。
2. 市场风险：
市场风险包括市场需求波动、市场竞争加剧、新技术引入等因素。
供应链可以通过市场预测和预测技术、合理库存管理、市场调研等方式来降低市场风险。
3. 财务风险：
财务风险包括供应链中的资金流动问题、付款延迟、货币汇率波动等。
供应链可以通过资金储备、灵活的付款方式、风险对冲工具等策略来应对财务风险。
4. 环境风险：
环境风险指的是供应链中对环境产生的影响，如能源消耗、废物排放等。
供应链可以通过节能减排、环境管理体系、环境风险评估等措施来降低环境风险。
供应链的分配模型可以根据不同的情况选用适合的模型，例如：
1. 基于效率的分配模型：
该模型注重资源的有效利用，以实现供应链的高效运作为目标。
常见的基于效率的分配模型包括线性规划、整数规划等。
2. 基于合作的分配模型：
该模型强调供应链各方的协作和合作，通过资源共享和信息共享来优化供应链的整体效益。
常见的基于合作的分配模型包括生产配额分配、市场份额分配等。
3. 基于风险共担的分配模型：
该模型将供应链中的风险进行共担，通过风险分配和合理的契约设计来降低风险对供应链的影响。
常见的基于风险共担的分配模型包括合同采购、保险共担等。
要素分配 模型 -回复
要素分配模型-回复要素分配模型，也被称为因素分配模型，是指在一个系统或问题中，将要素（inputs）按照一定的规则或算法进行分配或分配权重的过程。
要素可以是资源、任务、权益或其他需要进行分配的实体。
一. 要素分配模型的目的和意义要素分配模型的目的是为了在有限的资源或权益下，合理地进行分配并达到优化的效果。
在实际应用中，要素分配模型可以用来解决许多问题，例如资源分配、任务分配、资金分配等。
它可以帮助决策者合理地配置资源，使得整体效益最大化，从而提高系统的运作效率和质量。
要素分配模型的意义在于可以提供一种科学、定量化的方法来解决资源分配问题。
它能够减少人为干预和主观决策的因素，降低决策的不确定性，增加决策的准确性和效率。
同时，要素分配模型还可以提供多种不同的分配方案供决策者选择，并根据不同的目标和约束条件进行评估和比较，以便做出最优的决策。
二. 要素分配模型的基本步骤要素分配模型的基本步骤可以分为以下几个部分：问题定义、要素归类、权重确定、分配规则设计、模型评估和优化。
1. 问题定义：首先需要明确要解决的问题是什么，目标是什么，以及存在哪些约束条件。
比如，资源分配的目标可能是最大化效益，约束条件可能包括资源的限制、时间限制等。
2. 要素归类：将待分配的要素进行分类，根据其性质和特点进行归类。
这有助于后续的权重确定和分配规则设计。
3. 权重确定：权重是指不同要素在分配过程中的重要程度或优先级。
确定权重可以通过主观评估、专家咨询、统计分析等方法得到。
常见的权重确定方法包括层次分析法、主成分分析法等。
4. 分配规则设计：根据问题定义和权重确定的结果，设计具体的分配规则或算法。
分配规则可以是简单的权重乘法、线性分配、优先级分配等，也可以是复杂的优化算法或模型。
分配规则的设计应结合具体问题的特点和目标，考虑效率、公平性、可行性等因素。
5. 模型评估和优化：对设计好的分配规则进行评估和优化，比较不同方案的效果，并进行调整和改进。
第九章-基本交通分配模型1
Step 3 用加权平均法计算各路段当前交通量
（8-1）
Step 4 如果
相差不大，则停止计算。即
为最终分配结果。否则返回 Step1 。
实践中 Step 4停止计算的判断即可用误差大小，也可以用循环次数的多少来进 行运算的控制 ；用的比较多的是循环次数。在 Step 3中权重系数 a由计算者给 定。a即可定为常数，也可定为变数。通常定为常数时a=0.5；定为变数时a=1/n， n是循环次数。
◦ 原理理论上合理，实际求解非常困难。
◦ Beckmann（1956）等价数理最优化模型（有约束非线性最优 化问题）
◦ 其中：
，表示路段a上的交通流量；
◦ ：路段 - 径路相关变量，即 0-1 变量。如果路段a属于从
出发地为r目的地为s的OD间的第k 径路 ，则其值为1 ，否则 为0 ；
◦ f；krs ：出发地为r ，目的地为s的 OD 间的第k条径路上的流量
一、用户平衡分配模型及其求解算法
◦ （1） 模型化
◦ 其中，hkrs：OD对rs间第k条径路的交通量。 tkrs ：OD对rs间第k条径路的行驶时间。 trs：OD对rs间最短径路的行驶时间。 qrs ：OD对rs的分布交通量。
【例9-3】 如图表示了一对由两条可选路径连接的起终点， t1,t2分别表示路段1,2上的交通时间，用x1, x2表示相应的交通流 量，q表示总的OD流量，则q=x1+x2。
◦ 对于完全满足Wardrop原理定义的平衡状态，则称为平衡 分配方法；对于采用启发式方法或其他近似方法的分配模 型，则称为非平衡分配方法。
交通分配模型
均衡模型 非均衡模型
用户均衡模型扩展 标准用户均衡模型 系统优化均衡模型
基于数学建模的资源优化分配模型
基于数学建模的资源优化分配模型资源优化分配模型是一种基于数学建模方法的决策模型，旨在通过合理的资源分配策略来实现资源的最大化利用和效益。
在资源优化分配模型中，首先需要确定目标函数，即所需优化的目标。
目标函数可以根据具体的应用场景来确定，如最大化利润、最小化成本、最大化效益、最大化服务质量等。
根据目标函数的设定，可以进一步确定约束条件和决策变量。
约束条件是指对资源分配进行限制的条件。
这些约束条件可以是资源的供给限制、技术限制、市场条件等。
例如，一家生产企业在分配生产资源时可能会考虑工人的工作时间、机器的使用时间、原材料的供应量等。
这些约束条件需要根据实际情况加以确定，并在模型中进行描述和考虑。
决策变量是指在资源分配过程中可供调整的变量。
决策变量的选取与模型的复杂性和实际可行性有关。
常见的决策变量包括：产品生产量、资源的分配比例、生产线的配置等。
在实际应用中，决策变量的选取需要综合考虑多个方面的因素，例如成本、效益、风险等。
在基于数学建模的资源优化分配模型中，常用的数学方法包括线性规划、整数规划、动态规划、模拟等。
不同的数学方法适用于不同的问题，根据实际情况选择合适的方法进行建模和求解。
线性规划是一种常用的数学方法，适用于目标函数和约束条件都是线性关系的问题。
线性规划通过数学优化理论和算法来求解最优的资源分配方案。
整数规划则是在线性规划的基础上增加了整数变量的限制，在某些问题中可以更好地反映实际情况。
动态规划是一种适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的优化方法。
通过将问题分解为多个子问题，并保存子问题的最优解，动态规划可以高效求解问题的最优解。
在资源优化分配模型中，动态规划可以用于处理具有时序关系的问题，例如生产计划、库存管理等。
模拟是一种基于随机数生成的数学方法，适用于对不确定性因素进行建模和分析的问题。
通过随机数的生成和运算，模拟可以模拟一系列可能的情况，从而评估各种资源分配策略的效果。
在资源优化分配模型中，模拟可以用于评估不同决策方案的风险和不确定性。
客流分配 正态分布概率分配模型
客流分配正态分布概率分配模型一、概述客流分配是城市规划和交通规划中的重要内容之一，其合理分配能有效提高交通运输系统的效益，减少交通拥堵和资源浪费。
在客流分配中，正态分布概率分配模型是一种常用的分配模型，通过对客流量的统计分析，可以得到符合正态分布的概率分配模型，进而指导交通规划实践和决策。
二、正态分布概率分配模型的基本原理1. 正态分布概率分配模型的定义正态分布是统计学中的一种重要的概率分布模型，其特点是以平均值为中心，两侧对称，呈钟型曲线。
正态分布概率分配模型是基于正态分布理论的客流分配模型，通过统计数据和概率分布分析，可以得到交通流量在各个位置或时间段的分布概率。
2. 正态分布概率分配模型的建立步骤（1）数据收集：首先需要收集交通流量的相关数据，包括不同位置或时间段的客流量数据。
（2）数据处理：对收集到的客流量数据进行处理和整理，包括数据清洗、去除异常值等。
（3）统计分析：利用统计学方法对客流量数据进行分析，得到客流量的概率分布情况。
（4）建立模型：根据统计分析的结果，建立符合正态分布的概率分配模型，以描述客流量在各个位置或时间段的分布规律。
三、正态分布概率分配模型在客流分配中的应用1. 道路交通客流分配正态分布概率分配模型可以用于道路交通的客流分配，通过对各个路段的交通流量进行统计分析，建立符合正态分布的概率分配模型，以预测和优化交通流量的分布情况，指导道路交通规划和管理。
2. 公共交通客流分配在公共交通系统中，正态分布概率分配模型也可以用于客流分配，通过对不同线路或车站的客流量数据进行分析，建立客流量的概率分布模型，从而合理安排公共交通服务的供给，提高运输效率和服务质量。
3. 城市空间客流分配对于城市空间的客流分配，正态分布概率分配模型同样具有重要的应用意义，可以通过对城市不同区域或功能区的客流量数据进行分析，建立客流量的概率分布模型，从而优化城市空间布局和交通组织。
四、案例分析以某城市的公共交通客流分配为例，通过正态分布概率分配模型进行分析和建立客流分配模型，以指导公共交通服务的优化和规划。
分配资源价值评价技术与分配模型
动态规划模型的应用范围广泛，包括背包问题、路径问题、排序问题等。在分配资源价值评价中，动态 规划模型可以用来确定最优的资源分配方案，以实现资源价值最大化。
间接成本法
考虑资源的间接成本，如机会成本、未来收益等，以更全面地评估资源价值。
基于收益的评价方法
静态收益法
评估资源在某一时间段内所能带来的 直接收益，如销售收入、节约的成本 等。
动态收益法
考虑资源的长期收益和未来发展潜力 ，以更准确地评估资源价值。
基于权重的评价方法
权重评分法
根据资源的重要性和对组织的贡献程度，为资源分配权重，再根据权重进行价值 评估。
04
实证分析
数据来源与处理
数据来源
收集了某公司近五年的财务数据，包括收入、支出、利润等，以及公司员工的基本信息，如年龄、性 别、学历等。
数据处理
对收集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。同时，将数据分为训练集和测试集， 以便后续的模型训练和评估。
实证结果
模型训练
01
使用机器学习算法对训练集数据进行训练，得到一个能够预测
VS
在学术领域，分配资源价值评价技术 与分配模型也是研究的热点问题之一 。通过对该领域的研究，可以更好地 理解资源分配的本质和规律，为实际 应用提供理论支持和指导。
研究内容与方法
研究内容
本研究旨在探讨分配资源价值评价技术与分配模型的相关问题。具体研究内容包括：1) 分析现有分配模型的优缺 点和适用范围；2) 研究基于不同评价准则的资源价值评价方法；3) 构建综合考虑多种因素的综合分配模型；4) 通过实例应用验证模型的可行性和有效性。
收入和财富分配模型
收入和财富分配模型
收入和财富分配模型是研究和描述一个国家、地区或组织内收入和财富分配情况的理论框架。
这些模型旨在解释为什么个人和家庭能够获得不同的收入和财富水平，并研究这些差距的影响和可能的解决方案。
以下是一些常见的收入和财富分配模型：
1. 边际效用理论：边际效用理论认为，人民会根据他们对不同商品或服务的边际效用来进行消费决策，进而影响他们的收入和财富水平。
2. 生产要素理论：生产要素理论关注不同生产要素（如劳动、土地、资本）的贡献，并根据这些贡献来分配收入和财富。
3. 简单分配模型：这种模型假设收入和财富是均匀分配的，没有考虑到不同个体的努力、技能或其他因素。
4. 资源分配模型：资源分配模型考虑到各种因素（如教育、技能、机会等）对收入和财富的影响，并分析这些因素之间的关系。
5. 随机分配模型：随机分配模型指出收入和财富分配是一个随机的过程，不仅受到个人能力和努力的影响，还受到机会和运气的影响。
6. 政策影响模型：政策影响模型研究不同经济政策对收入和财
富分配的影响，例如税收制度、福利政策和教育政策等。
这些模型各自有不同的假设和方法，用于解释和预测社会中的收入和财富分配情况。
在实际应用中，研究人员可以结合多个模型，以获取更全面的理解和指导。
资源分配模型
资源分配模型
资源分配模型：理解、应用与优化
资源分配模型是经济学和管理学中的一个核心概念，它旨在有效地将有限的资源分配给不同的活动或个体，以实现最大的整体效益。
在实际应用中，资源分配模型被广泛用于各种场景，如生产计划、项目管理、财务规划等。
一个基本的资源分配模型通常包括以下几个关键要素：资源的种类和数量、活动的需求和优先级、分配规则和约束条件。
资源的种类和数量决定了可用的“原材料”，而活动的需求和优先级则反映了不同的“需求方”对资源的渴求程度。
分配规则和约束条件则确保了资源分配的公平性和效率性。
在实际应用中，资源分配模型经常面临各种挑战。
例如，资源的稀缺性可能导致某些活动无法得到足够的支持，而不同的活动之间可能存在竞争和冲突。
此外，环境和条件的变化也可能导致原有的分配方案不再适用。
因此，资源分配模型需要不断地进行优化和调整，以适应不断变化的环境和需求。
优化资源分配模型的方法有很多，其中最常见的是数学优化方法，如线性规划、整数规划等。
这些方法可以通过建立数学模型，并求解一系列数学方程，来找到最优的资源分配方案。
此外，还有一些启发式方法和模拟方法，可以在更复杂或不确定的情况下为资源分配提供指导。
总之，资源分配模型是一个复杂而重要的领域，它涉及多个学科和领域的知识。
通过深入理解和应用这些模型，我们可以更好地管理和利用有限的资源，实现更大的经济效益和社会效益。
股权分配模型
股权分配模型
股权分配模型是指企业在进行股权分配时所采用的一种计算模型。
股权分配是指企业将自身的股份分配给投资者，以便获得资金支持或者与投资者共同合作经营企业。
股权分配模型通常应用于初创期企业或者企业进行重组、融资等情况下。
股权分配模型包括：权益比例模型、风险贡献模型、利润贡献模型和股权市场价值模型等。
其中，权益比例模型是最常见的股权分配模型，它是指按照投资者所投资的金额与企业总资本之比来计算投资者所持有的股份比例。
风险贡献模型则将股份分配与投资者所承担的风险程度挂钩，越承担风险的投资者所持有的股份比例越高。
利润贡献模型则是以投资者所享有的利润为基础来进行股份分配。
股权市场价值模型则是将企业的市场价值作为股份分配的依据。
股权分配模型的选择应根据企业的实际情况和合作伙伴的需求来确定。
合理的股权分配模型能够平衡各方的利益，促进企业的稳健发展。
- 1 -。
人力资源分配模型
人力资源分配模型人力资源分配是企业管理中非常重要的一部分，它直接涉及到企业的组织架构、人才管理、绩效评价、薪酬制度等方面。
而人力资源分配模型指的是综合考虑企业的各方面因素，制定合理的人员配备方案，并对人员的管理进行指导和监督的一种规范化的管理方法。
以下将详细阐述人力资源分配模型的理论基础和实践应用。
一、理论基础1.系统理论人力资源分配模型首先借鉴了系统理论的思想，将企业组织看作是一个有机整体，在组织内各个部门和人员之间建立起一个相互联系的系统。
因此，在制定人力资源分配模型时，需要考虑整个企业的系统性，制定合理的人员组织架构和岗位职责，并在此基础上实现人员的有效调配。
2.人力资源管理理论人力资源管理理论对人员行为的规律进行了深入的研究，指出了人员在劳动、岗位绩效和薪酬等方面存在的一些基本特点。
在制定人力资源分配模型时，需要根据这些特点考虑人员的适用性和激励性，制定合理的薪酬激励机制和培训发展方案，实现人员的全面发展和高水平绩效。
3.资源基础理论资源基础理论认为，企业发展的关键在于资源的协调和管理。
而人力资源作为企业最重要的资源之一，其管理对企业的发展具有重要影响。
因此，在制定人力资源分配模型时，需要充分考虑企业的资源利用状况，制定合理的资源配置方案，并保障人员在资源利用中的公平性和优势性。
二、实践应用1.需求分析需求分析是制定人力资源分配模型的第一步，它需要对企业的发展战略以及各个部门的工作需求进行分析和评估。
在此基础上，制定合理的岗位职责和人员配置方案。
2.绩效评估绩效评估是实施人力资源分配模型的关键环节，它需要对人员在工作中的表现进行全面评估，确定其相应的薪酬等级和激励措施。
通过绩效评估，可以有效实现人员的激励和鼓励，提高企业的整体生产效率和竞争力。
3.培训发展培训发展是人力资源分配模型中的重要环节，它需要根据不同人员的岗位职责和发展方向，制定相应的培训计划和培训方案，提高人员的专业素质和职业技能。
人力资源分配模型(一)2024
人力资源分配模型（一）引言概述:人力资源分配是指合理安排和调度组织内的人力资源，以实现组织目标和提高效益。
人力资源分配模型是一种用于优化人力资源分配的方法和工具，旨在提高人力资源的利用效率和组织绩效。
正文内容:本文将介绍人力资源分配模型的一些关键概念和原理，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
大点1: 人力资源需求量的预测- 利用历史数据和趋势分析等方法，预测组织未来的人力资源需求量。
- 考虑到不同岗位和部门的需求特点，制定适合的预测模型。
- 考虑到外部环境和行业趋势的影响，及时进行调整和修正。
大点2: 人力资源供应量的评估- 评估组织内现有员工的能力和潜力，以确定是否满足当前和未来的需求。
- 考虑到员工的离职率、退休率等因素，预测未来的供应量。
- 通过培训、招聘等手段，增加人力资源的供给。
大点3: 劳动力的优化配置- 根据人力资源需求和供应的差距，制定优化的人力资源配置方案。
- 考虑到员工的技能和经验，合理安排不同岗位的人员。
- 利用人力资源管理系统，实现劳动力的动态调配和重组。
大点4: 人力资源效能的评估与提升- 建立绩效评估体系，评估人力资源的使用情况和绩效贡献。
- 通过培训和发展计划，提升员工的技能和职业素养。
- 利用关键绩效指标和数据分析，不断优化人力资源配置方案。
大点5: 人力资源分配模型的挑战与应对- 模型的建立和运营需要大量的数据支持，但数据质量和可靠性是一个挑战。
- 外部环境的变化和不确定性，可能导致模型的预测和调整存在风险。
- 组织的文化和氛围对于人力资源分配模型的实施起到重要的影响。
总结:人力资源分配模型是优化人力资源配置的重要工具，通过预测需求、评估供应、优化配置、评估提升等步骤，帮助组织提高效率和绩效。
然而，在实施过程中，需要充分考虑数据质量、外部环境和组织文化等因素，以确保模型的有效运行。
人力资源分配模型
人力资源分配模型随着时代的发展，文化的交流和经济的全球化，人力资源变得越来越重要。
人力资源是指公司或组织中产生和维持它的劳动力，是一种非常重要的资源。
在组织内部，人力资源分配模型对组织的发展起着至关重要的作用。
因此，本文将重点关注人力资源分配模型。
一、人力资源分配模型的意义首先，人力资源分配模型是组织员工进行有效管理和安排的工具。
通过对人力资源的合理分配和管理，使员工能够充分发挥自己的能力和技能，从而更好地服务于组织的目标和发展。
其次，人力资源分配模型有助于提高组织效率和生产力。
科学和合理地配置人力资源，可以更好地发挥人力资源的作用，提高员工的工作热情和积极性，提高工作效率，增强组织的竞争力。
最后，人力资源分配模型有助于改善员工的工作环境和条件。
通过对员工的工作分类和评估，可以更好地满足员工的工作要求和需求，提高员工的工作满意度和忠诚度，减少员工的流失率。
二、人力资源分配模型的设计原则设计人力资源分配模型的原则应是科学、公正、自由、透明和灵活。
首先，科学性是指根据员工的能力和素质，合理地分配工作任务和职责。
只有科学地评估和分配员工的工作任务和职责，才能更好地发挥员工的优势和潜力。
其次，公正性是指在人力资源分配过程中，要公正地对待员工，不歧视任何一方。
公正地分配工作，可以增强员工的信任和认同感。
第三，自由性是指员工有权选择适合自己的工作。
因此，人力资源分配模型应该允许员工根据自己的意愿和特长选择合适的工作和岗位，进一步提高员工的工作积极性和效率。
第四，透明性是指将人力资源分配的过程和结果公开进行，让员工可以清楚地知道自己的工作任务和职责，便于组织管理和维护。
最后，灵活性是指根据变化的需要，及时调整人力资源分配模型，以便更好地适应不同的组织目标和发展需求。
三、人力资源分配模型的实践方法人力资源分配模型的实践方法主要包括岗位设计、职责描述、工作评估和员工匹配。
首先，岗位设计是指为每个工作分配适当的职责和任务，以便员工和组织都可以有明确的工作目标。
成本分配模型
成本分配模型摘要本文介绍了一个成本分配模型，旨在帮助组织合理分配成本，优化资源利用和决策制定。
该模型包括三个关键步骤：成本收集、成本分配和成本分析。
通过准确收集和记录各项成本，根据不同的成本分配方法将成本分配给相关部门或项目，最后通过成本分析和评估，为组织的决策提供重要依据。
1. 引言成本分配是组织管理中的重要环节，旨在确定和分配各项成本以实现资源的最优化利用。
一个有效的成本分配模型能够帮助组织了解各项成本的来源和分配情况，为决策制定提供准确的成本基础数据。
2. 成本分配模型的步骤2.1 成本收集成本收集是成本分配模型的第一步，需要准确地收集和记录各项成本的数据。
可以通过会计系统、财务报表或其他相关数据来源获取成本数据。
重要的是确保成本数据的准确性和完整性。
2.2 成本分配成本分配是成本分配模型的核心步骤，可以采用不同的成本分配方法进行分配。
常见的成本分配方法包括直接成本分配、间接成本分配、活动成本分配等。
根据组织内部的具体情况和需求，选择适合的成本分配方法以实现成本的公平和合理分配。
2.3 成本分析成本分析是成本分配模型的最后一步，旨在评估和分析分配后的成本。
通过对成本数据进行分析和比较，可以了解各项成本的变化趋势、成本结构以及成本效益。
成本分析的结果将为组织的决策提供重要的依据，促进资源的最优化配置和业务的持续改进。
3. 模型应用案例成本分配模型在各种组织中都有广泛的应用。
以制造业为例，通过成本分配模型可以将各项成本分配到不同的生产部门或产品线，帮助组织了解各项成本的来源和分配情况，从而优化生产过程和决策制定。
在服务行业中，成本分配模型可以帮助组织合理分配各项成本至不同的服务项目，提供有力的成本依据以制定服务定价策略。
4. 结论成本分配模型是一个帮助组织合理分配成本的重要工具。
通过成本收集、成本分配和成本分析三个步骤，可以为组织的决策制定提供准确的成本基础数据，促进资源的最优化利用和业务的持续改进。
资金集中收益分配模型
资金集中收益分配模型资金集中收益分配模型是指在一个企业或投资组合中，资金收益如何根据不同的因素进行分配的一种模型。
这个模型可以用来解决资金分配的问题，帮助企业或投资者更有效地管理和分配资金，以实现最大化的收益。
在资金集中收益分配模型中，有几个重要的因素需要考虑。
首先是投资者或企业的资金规模，即投入的资金总额。
资金规模的大小直接影响到收益的分配比例，一般来说，投入资金越多，所得收益也就越多。
需要考虑的因素是投资期限和风险因素。
不同的投资项目或产品具有不同的投资期限和风险水平。
一般来说，投资期限越长，风险越高，但同时也可能带来更高的收益。
在资金集中收益分配模型中，需要根据不同的投资期限和风险因素来确定收益的分配比例，以平衡风险和收益的关系。
还需要考虑的因素是投资者或企业的投资目标和偏好。
不同的投资者或企业有不同的投资目标和偏好，有些可能更注重短期收益，有些可能更注重长期稳定收益。
在资金集中收益分配模型中，需要根据投资者或企业的投资目标和偏好来确定收益的分配方式，以满足他们的需求。
在实际应用中，资金集中收益分配模型可以有多种形式。
一种常见的方式是按照投资比例进行分配，即根据投资者或企业的资金规模确定各自的收益比例。
另一种方式是按照投资期限和风险因素进行分配，即根据不同的投资项目或产品的特点确定收益的分配比例。
还有一种方式是根据投资者或企业的投资目标和偏好进行分配，即根据他们的需求确定收益的分配方式。
无论采用哪种方式，资金集中收益分配模型都需要考虑到投资者或企业的需求和利益，以及投资项目或产品的特点和风险。
同时，还需要根据市场状况和经济环境的变化进行动态调整，以适应不断变化的投资环境。
资金集中收益分配模型是一种用于解决资金分配问题的重要工具。
通过合理地分配资金收益，可以帮助投资者或企业实现最大化的收益，并满足他们的投资目标和需求。
在实际应用中，需要综合考虑投资者或企业的资金规模、投资期限和风险因素、投资目标和偏好等因素，以设计出适合的分配方案。
资产管理中的资产分配模型
资产管理中的资产分配模型在资产管理领域，资产分配模型是一种重要的工具，用于决定如何在不同的资产类别之间进行分配以获取最大的投资回报。
资产分配模型的目的是通过合理的分配资金来达到投资目标，并平衡风险和收益的关系。
本文将介绍两种常见的资产分配模型：现代资产配置理论和传统资产配置理论，并比较它们的优缺点。
1. 现代资产配置理论现代资产配置理论是由哈里·马科维茨于20世纪50年代提出的。
该理论基于投资组合理论和资本资产定价模型，通过数学方法计算出最优的资产配置比例。
现代资产配置理论认为，通过在不同的资产类别之间分散投资，可以降低整体投资组合的风险，并提高回报。
现代资产配置理论的核心思想是根据资产的预期收益率和方差来确定每个资产类别的权重。
投资者需提供关于资产预期收益率和风险的数据，并通过有效前沿分析找到最佳的资产配置。
有效前沿表示在给定风险水平下所能获取的最大回报。
尽管现代资产配置理论有其可取之处，但也存在一些限制。
首先，该模型假设市场是有效的，但实际市场往往存在非理性行为和资产价格波动。
其次，该模型要求投资者具有精确的预期收益率和风险偏好，但这些数据并不总是易于准确获得。
此外，该模型没有充分考虑到资产之间的相关性，忽略了不同资产类别之间的关联性可能会对投资组合产生的影响。
2. 传统资产配置理论传统资产配置理论是传统投资理论中常用的一种资产配置模型。
该理论主要侧重于通过将资金分配给不同的资产类别来降低投资组合的风险。
根据不同类型资产的历史表现和预期风险，投资者可以将资金分配给股票、债券、现金等不同类别的资产。
传统资产配置理论的优势在于其简单易行的特点。
投资者可以根据自身的风险承受能力和收益要求来选择不同的资产类别，并进行适当的分配。
该模型考虑了不同资产类别之间的相关性，从而可以更好地平衡投资组合的风险和收益。
然而，传统资产配置理论也存在一些局限性。
首先，它主要基于历史数据，无法充分考虑到未来的市场变化和风险。
人员优化分配模型
人员优化分配模型背景在企业内部的人员分配与管理中，人力资源部门常面临着如何最优化地分配与调配人员的问题。
为了解决这个问题，业界出现了人员优化分配模型，这是一种能够帮助企业更好地进行人员分配的数学模型。
什么是人员优化分配模型人员优化分配模型是一种数学模型，其主要目的是帮助企业最优化地分配人员。
通俗地说，它能够根据企业内部的人员特点，预测不同岗位需要多少人员，同时对人员进行合理地分配，以提高企业的生产效率和减少人力资源浪费。
人员优化分配模型的实现方法人员优化分配模型的实现方法主要分为以下几个方面：1. 定义目标人员优化分配模型的第一步是明确目标。
这个目标通常是企业的生产效率，也可以是企业内部的某一具体指标。
例如，某企业的目标是提高在岗员工的生产力，那么实现这个目标就需要根据不同的岗位和工作内容，分配合适的人员。
2. 收集数据收集数据是实现人员优化分配模型中的一个非常关键的步骤。
在收集数据的过程中，需要了解以下几个方面的信息：•不同岗位的工作内容和负责人；•不同岗位需要的人员数量；•不同员工的能力和技能水平。
收集这些数据可以通过各种途径，例如调查问卷、员工档案等。
3. 建立模型在收集完数据之后，接下来需要建立人员优化分配模型。
这个模型需要结合实际情况进行设计，因为不同的企业有不同的特点。
在建立模型的过程中，需要根据数据确定不同岗位需要的人员数量，同时考虑员工的能力和技能水平，以便对人员进行合理的分配。
4. 运行模型运行模型的过程中，需要将人员优化分配模型应用于企业的实际情况。
在运行模型的时候，需要注意以下几个问题：•与员工沟通，了解员工的实际情况；•根据实际情况对模型进行调整；•对不同岗位的人员进行分配，并在实际工作中查看模型的有效性。
5. 分析结果对模型运行的结果进行分析，可以发现模型中存在的问题，并为后续优化提供方向。
例如，如果模型中出现了过多的浪费，可以考虑调整模型中的参数，以提高企业的效率。
人员优化分配模型的优势与局限人员优化分配模型的主要优势在于它能够帮助企业最优化地分配人员，提高生产效率。
岗位分配模型
工作人员调整问题摘要本文讨论的是岗位分配的最优化方案问题。
我们在分析了各参量关系的基础上，经过严密地分析，找到了岗位与工作人员之间的关系，并利用1-9比例标度将题目所给出的各项指标数量化，据此建立了相关的0-1整数规划模型，并通过评价说明了模型的合理性和科学性。
模型I ：我们根据公司大多以利益优先为原则，即工作人员需满足岗位的要求，通过引用测量学中的中误差值取代工作人员与岗位要求的偏离度，建立以下模型∑∑===4141*min i j ijij t s Z利用Lingo 软件求得岗位与人员的调整方案为Z （1，3）,Z(2，4),Z(3，2),Z(4，1) 模型II ：我们根据只有充分满足工作人员的志愿要求，才能使得每一个职员都尽职尽责的原则，从职员的志愿和岗位的基本情况两方面考虑，建立模型∑∑===4141*max i j ijij t h T利用Lingo 软件求得结果为T(1,1),T(2,4),T(3,2),T(4,3)模型III ：在本模型中，我们综合考虑四名工作人员工作意向及单位评价、各岗位的基本情况及对工作人员的要求，引入权重λi , 建立模型Z T S **max 12λλ-=利用Lingo 软件求得结果为S(1,3),S(2,4),S(3,2),S(4,1)最后，我们对模型作出了合理的评价和改进，通过计算工作人员的四项评价在综合评价中的权重，以及岗位的四项基本条件对工作人员影响的权重，在最大程度上优化了工作人员的调整模型，从而使人员的安排更加切合实际。
关键字 1-9比例标度 0-1整数规划 偏离度 Lingo 权重一、问题的重述（略）二、模型假设1）单位根据以往的工作表现对四名工作人员的评价是公正的；2）单位对各个岗位所需工作人员的各项要求是客观真实的；3）每个岗位只能安排一名工作人员，每人只能安排到一个岗位；4）工作人员的四项评价在综合评价中的地位是相同的(权重相等)；5）岗位的四项基本条件对工作人员的影响地位相同(权重相等)。
企业利润分配模型的构建与应用
企业利润分配模型的构建与应用企业利润的分配是一个涉及到众多利益相关者的复杂问题。
从经济学角度来看，企业的利润应该合理分配，既要保证企业的发展，又要照顾到员工、股东、社会等方面的利益。
如何构建一个合理、公正、有效的利润分配模型，成为了企业管理者面临的一项重要任务。
一、企业利润分配模型的构建利润分配模型是指企业根据一定的原则、方法和程序，将营业收入转化为各类收益后分配给利益相关者的计算、决策和规划模型。
构建一个合理的利润分配模型，需要考虑以下几个方面：1. 市场竞争力。
企业要优先考虑市场竞争力，将更多的利润投入到产品和服务的改善上，提高产品质量、技术含量和品牌价值，从而提高企业在市场上的竞争力。
2. 员工福利。
企业要关注员工的福利待遇，提高员工的薪资水平、福利待遇和培训机会，从而提高员工的工作积极性和创造力，促进企业的发展和繁荣。
3. 股东利益。
企业必须兼顾股东的利益，实现资本的回报和增值。
企业可以通过分红、股息、股票回购等方式，回报股东的投资。
4. 社会责任。
企业还需要承担一定的社会责任，回馈社会。
例如捐赠公益事业、参加环保活动、提高产品安全性等，从而提高企业的社会形象和公信力。
上述因素可以综合考虑，构建一个合理有效的利润分配模型。
二、企业利润分配模型的应用企业利润分配模型的应用不仅关系到企业本身的利益，还涉及到员工、股东、社会等多方利益。
因此，将利润分配模型有效地应用到企业经营管理实践中，非常重要。
1. 定期检查利润分配模型。
企业应定期检查并修正利润分配模型，从而确保其合理、公正、有效，兼顾各方利益。
2. 推行绩效考核制度。
企业可以通过设立全面的绩效考核制度，评估员工的工作表现，并将员工的表现与其工资、奖金等相关联，激励员工创造更大的价值。
同时，股东和高管的报酬也可以与企业业绩挂钩，鼓励他们为企业的长期发展贡献更多力量。
3. 创新利润分配方式。
企业可以创新利润分配方式，例如股权激励、期权激励等，通过激励员工持续创新、提高企业效益，从而获得更大的回报。
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能 出
出 比
简单、 不易出错
评 较
缺点 对 各 个 行 方 案 价 进 、
全 做 行
适用范围 在不要求对各 个全 程 方 案 做 出评 价 、 进行比较时使用
‘。。 能对各个全程 在要求对各个全程 霖ｒ毙 ；， ！ 什 产 ． Ｙ 繁琐、 Ｌ 出行方案做出 ｎ 容易出错 方案做出评价、进 ＶＣ片心ｔ ， ｃ Ａ １ Ｗ ｆｓ 二 Ｕｉ ？ ｉ ｝口斗 ｉ 汀７ ， Ｘ
表 １ 两种决策方法的特点和适用范围
项目 优点
不 程
图 １ 运输网络
首先选择合理的出行路径。对于本图的运输网 络，可以确定 １ ９ 到 之间的合理路线如下 ：１２ －－
３ ６ ９ １２ ５ ６ ９ １２ ５ ８ ９ １４ ５ ６ ９ １ － － ， － － － ， － － － ， － － － ， － － － 一
用等） ；
ｅ 分配参数； — ｍ — 合理出行路线条数。 出行者在确定 自己的出行 目的地之后 ，即开始 进行路线选择。由于交通网络比较复杂，往往包含
从上面的介绍可以看出， 两种分配方法的结果基 本是相同的。然而， 由于单阶段决策分配法较好地考 察了最短路因素， 比较符合交通状况随机变化比 较小 的规划， 或者出行距离较长的出行 ， 但是单阶段决策 法存在确定合理出行路线比较复杂和主观的问题。 而多阶段决策分配法较好地考虑了道路交通的 随机变化因素， 是用于出行距离较短、交通状况随 机变化大的情况。但是这种方法有时不能获得合理
意义。
关键词：静态多路径；交通分配；决策；模型 中图分类号： １ Ｕ ２ 文献标识码 ： Ｂ 文章编号 ： ０－７６２０ ）００５－３ １ ２４８ （０３ １－００ ０ ０
《交 通 标 准 华 髓 二０ ０ 三年 第 ＋ 期
Ａ ｅ Ｓａｉ Ｍｕｔ ｌ Ｒ ｕｅ ａｆ Ａ ｓ ｎ ｎ Ｍｅ ｏ Ｎ ｗ ｔ ｔ ｃ ｌｐｅ ｔ Ｔ ｆｃ ｉ ｍｅｔ ｔ ｄ ｉ ｏ ｒ ｉ ｓｇ ｈ
ＬＵ ａ－ａ ， Ｉ Ｂｏｈｉ Ｈ ａｇ 一ａ ｎ Ｘｎ ｉ Ｉ Ｘ ｏｙｎ Ｊ ａ－ｕ， ｕ ｉ Ｎ ｉ ｎ
（ｃｏｌ Ｔａｓ ｒｔｎ ｄ ｆ Ｓｕ ｗｓ Ｊ ｏ ｎ Ｕ ｉ ｒｔ， ｎｄ ６０３ ， ｈ ａ Ｓｈｏ ｏ ｒ ｐｔ ｉ ａ Ｔａｉ ｏｔ ｅ ｉ ｔ ｇ ｖ ｓｙ Ｃｅｇｕ ０ １ Ｃ ｉ ｆ ｎ ｏａｏ ｎ ｒｆ ｃ ｈ ｔ ｏ ｎ ｅ ｉ ｈ ａ １ ｎ
Ｋ ｙ ｒ ： ｉ ｕ ｉ ｅ ｅ ｒ ｆ ａｓ ｎ ｅｔ ｅｉｏ ａｉ ； ｈ ｓ ｓ ｔ ｍ ｌｐ ｒ ｔ；ｔｆｃ ｉ ｍ ｎ；ｄｃ ｉ ｍ ｋ ｇ ｍ ｔ ｄ ｅ ｗ ｄ ｔ ｃ ｔｌ ｏ ｏ ａ ｕ ａｉ ｓｇ ｓ ｎ ｎ ｅｏ
求有较高速度，还应有较优的可行解， 但由于计算 机存储空间及数学计算能力的限制，“ 快、优”很 （ｒ Ｇｎｒｉ ）出行分布（ｒ Ｄｓｉ ｔｎ、方 Ｔｉ ｅｅ ｔｎ、 ｐ ａｏ Ｔｉ ｉｒｕｏ） ｐ ｔ ｉ ｂ 式选择（ｏｅ ｉ、出行分配（ｒ Ａｓｎ ｅｔ Ｍ ｄ Ｓｌ） ｐｔ Ｔｉ ｓｇｍ ｎ ＂ 难达到 ，因此在实际的运输需求预测及工程规划 ｐ ｉ ） 四个阶段 ，将未来各个交通区的运输发生总量分配 中，出行分配预测应用模拟方法的情况 比较多 ，其 到运输网络的具体路段上，以此来获得各路段和节 中最常用的是两类静态多路径出行分配模型。 点上 的流量 。 由于对这两类模型在认识上存在一定误区，人 对于出行分配预测，常用的分析方法包括模拟 们无法确定预测的精度，没有评判选择模型优劣的 方法和数学规划模型方法。数学规划模型方法又包 具体标准， 更没有将以个人出行行为为基础的理论 括线性模型和非线性模型。从理论上说，线性模型 引人宏观的出行分配模型 ，因此预测结果无法使人 可用改进的单纯形法和对偶单纯形法进行求解 ， 但 信服。本文运用决策理论的思想对现有的两类静态 由于维数很高，约束条件很多，求解并非易事。非 多路径交通分配方法进行对 比分析 ，提出了决策系 线性模型则可用 Ｆａｋ ｌ 算法 、对偶改进算 ｒ － ｆ ｎ Ｗｏｅ 数的概念，将出行者个人行为引人交通分配模型， 建立了一种新的静态多路径交通分配模型 ，使交通 法、Ｌｇ ｎｅ ａｒ ｇ 算法等， ａ 将非线性模型转换为线性模
】「 ＵＩ Ｉ工＇１ 卜 门 ｝ ２ Ｉ 心１ 儿 １ Ｌ ３ 如几人 目Ｊ ｍ Ｍ
《交 通 标 准 化》 黔 二０ ０ 三年 第 ＋ 期
３ 新的交通分配模型 由于最短路因素和随机因素始终存在于出行者
４ ５ ８９ １４ ７ ８９ －－ － ， －－ － 共六条。 － 分别计算各条路线的出行时间，然后代入公式 （） ，则可得出各条路线被选择的概率，最后 １计算 可统计出各条路线以及各路段的交通量数据。具体 计算结果见表 ２ 。图２ 为路网上分配的流量。
２ 分析评价
豁 二
０ ０ 三 年 第 十 期
各出行路线被选用的概率可采用下面的Ｌｇ ｏｉ ｔ
型的路径选择模型计算 ：
Ｐ（ｒ， 一种
ｓ ） ｘ［ －ｋ／ ／ ｘ［ ＂ｉ ｔ． ， ｐ Ｏ （） ］艺ｅ － ｔ） ］． ｋ＝ － ｔ ｉ ｅ ｐ Ｏ （／ ．
一
Ｐ ｒ ，） Ｏ ｒｓ在第 ｋ （， ｋ— ｓ Ｄ量 Ｔ ， （ ） 条出行路线 上的分配率； ｔ ） 第 条出行路线的路权（ ｋ （— ｋ 行驶时间、费 用等） ； ｔ 各 出行路线的平均路权 （ 一 行驶时间、费
万方数据
的出行结果 ，并且缺乏合理解释。按照决策学的解 释 ，这种情况是 由于多阶段决策不能获得全局的最 优解导致的。
根据决策学的理论 ，寻找效用值最大方案的方 法有两种： 一种是逐段回顾比较法（ 多阶段决策法） ， 一种是全程一次比较法（ 单阶段决策法） 。在功能 上，两种方法是等价的；在其他某些方面，两种方 法则各有不同的优点、缺点、适用范围。表 １ 列出 了两种方法的特点和适用范围。
Ａ ｓ ａｔ ｈ ｒｃ ｕ ｄｃ ｉ ａｉ ｔ ｒ ｓ ｇｔ ｏｔｓ ｎ ａａ ｚ ｔ ｗ ｔ ｓ Ｔｉ ａｉｅ ｓ ｉｏ ｍ ｋ ｇ ｏ ’ ｔ ｕｈ ｔ ｃｎａ ａｄ ｌ ｅ ｔｏ ｅ ｏ ｂｔ ｃ ｒ ： ｓ ｌ ｓ ｅ ｓｎ ｎ ｈ ｙ ｈ ｔ ｅ ｅ ｏ ｏ ｒ ｔ ｎ ｙ ｈ ｅ ｙ ｐ ｆ ｐ ｃｃ ｅ ｓｎ ｓｔ ｍ ｌ ｌ ｒ ｔ ｔｆ ａ ｉ ｍ ｎ ｍ ｔ ｄ ｒ ｇ ｏｔ ｏｃ ｔ ｄｃｉ － ａｉ ｒ ｔａ ｘ ｔｇ ｉ ｕｉｅ ｅ ｆ ｓｇ ｅｔ ｈ ，ｂ ｎｓ ａ ｅ ｏ ｅｉｏ ｍ ｋ ｇ ａ ｉ ｌ ｉ ｔ ｃ ｔ ｏ ｒｉ ｓｎ ｉ ａ ｐ ｕ ａ ｃ ｅｏ ｉ ｕ ｃｎ ｐ ｆ ｓｎ ｎ ｃｅ ｃ ｎ， ｎ ｏｕｅ ｔｖｌ ｓ ｎｉｄａ ｂｈｖ ｒ ｔｆ ａ ｉ ｍ ｎ ｍ ｄｌ ｆ ｎｓ ｅ ｓ ｔ ｍ ｌ－ ｏｆ ｉ ｔ ｉｒ ｃｓ ｅ ｒ’ｉ ｖ ｕｌ ａｉ ｔ ｒｆ ｓｇ ｅｔ ｅ， ｏ ｄ ａ ｔｉ ｕｉ ｉ ｆｅ ｔｄ ｒ ｅ ａ ｄｉ ｅ ｏ ｏ ｉ ｓ ｎ ａ ｃ ｏ ｕ ｎｗ ｃ ｔ ａ ｐ ｒ ｔ ａ ｉ ｍ ｎ ｍ ｔ ｄ Ｔｒ ｇ ｔｓ ｔｆ ｄｍ ｎ ｆｅａ ’ ｏｔ ｍ ｉ ｍ ｒ ａ ｕ ｔ ｏ ｓ ｌ ｏ ｅ ｇ ｅｔ ｈ ． ｏ ｈ ｔ ｒｆ ｅ ａｄ ｃｓ ｓ ｃ ｅ ｏ ｃ ｒｅ ｅ ｕ ｓｎ ｓ ｅ ｏ ｈ ｕ ｈ ｈ ａ ｃ ｉ ｅ ｉ ｏ ｔ ｕ ｏ ｓ ｅ ａ ，ｓ ｔ ｒ ｃ ｈ ｉ ａｉｅ ｅ ｃｃｌ ｎ ｃｎｅ ｒｃ ｈｖ ｐ ｔａ ｓ ｉ ａｃ． ｔｌ ａ ｒ ｉ ｉ ｆ ａ ｇｉ
数百个或上千个交通节点，每一 Ｏ Ｄ点对之间具有 很多不同的出行路线 ，尤其是长距离的出行 。因 此， 用本模型分配时，首先必须确定每一 Ｏ （， Ｄ ｓ ｒ） 点对之间的合理出行路线。在实际应用中合理出行 路线可以通过交通调查获得。
此模型适用于区域路网规划或者区域 间的大型
运输线路建设的可行性研究，即适用于出行者选择 出行路线时受交通的随机变化影响较小的情况，应 用时需要考察出行者对路网情况的熟知程度（ ２ ｌ ０ １ 信息不充足条件下的多阶段独立决策 ． ２ 多阶段独立决策模型主要考虑随机因素，出行 者在整个出行过程中要进行多次出行路线选择。 出行者从他们的出行起点 ｒ 到达出行终点 ｓ ， 需经过一系列的交通节点（ 交叉口） ，每到一个交通 节点， 都必须做出选择， 在该点所邻接的有效路段 中选择一条路段作为他出行路线的一部分 ，继续进
目前 ，国内外一般采用以集合分析思想为指 导，包含各类预测方法和模型在内的四阶段预测法 进行运输需求预测。四阶段预测法通过 “ 出行生成
型求解 。 然而在实际应用中，求解数学规划模型不仅要
万方数据
需求预测的结果更加精确， 具有一定的实际意义。 １ 现有的两类静态多路径交通分配模型简介 出行分配过程的关键是确定出行的主体（ 主要是 人）选择路径的规则 ，只有符合出行路径选择规则 的模型，才能较好地模拟出行者在路网上的运动过 程，出行分配的结果才能更加真实。 由出行者的路径选择特性可知 ，出行者总是希 望选择最合适（ 最短、最快、最方便、最舒适等） 的 路线出行， 称之为最短路因素，但由于交通网络的 复杂性及交通状况的随机性 ，出行者在选择出行路 线时往往带有不确定性 ，称之为随机因素。这两种 因素存在于出行者的整个出行过程中。 从某种意义上说，出行分配过程也就是出行者 选择出行路径的过程。这一过程也可称为出行者决 策过程，即出行者根据他获得的信息或者经验来选 取最适合他的出行路线。本文所考察的两类静态多 路径分配问题从决策学的角度考虑属于信息不充足 条件下的独立决策问题 ，即出行者兼顾利害关系 ， 权衡各个出行方案的广泛影响性和随机性 ，然后选 择他的具体出行路线。按照决策学的原理，这一决 策过程可以分为单阶段决策和多阶段决策两种类 型。单阶段决策是指整个出行过程中出行者只作一 次出行路线选择决策，而多阶段决策则是指整个出 行过程中出行者要作多次出行路线选择过程１ １ １ ， １ 信息不充足条件下的单阶段独立决策 ． １ 单阶段独立决策模型主要考虑出行的最短路因 素，出行者只在出行前作一次路线选择。