多义性路径问题是联网收费区域路网内由于环状路网结构,存在两条或多条可选择的行驶路径,若无法唯一确定行驶路径,则不能精确进行通行费征收和拆分、结算。解决高速公路多义性问题总体分为精确识别法和概率分配法两种。精确识别法是对车辆行驶路径精确标识,获得车辆行驶的准确路径,具有精确度高及可信度高等特点,但是设施设备建设及后期运营维护费用投入大,实施的难度大,而且影响道路通行效率。概率分配法,在精确度方面不如精确识别法,但它的准确度能够基本满足业主的需求,具有投资及运营成本小,不影响车辆通行效率等特点。交通分配法是解决多义性路径问题的有效方法之一。它以交通流分布理论为基础,通过确定车辆行驶路径选择的概率,确定通行费的收取和拆分结算。Bechmann提出的交通分配模型,是一种满足Wardrop均衡原理的数学优化模型,Frank-wolf算法是经典的求解交通分配问题算法,后续应用于解决多义性路径问题的交通分配法包括最短路径法、基于路段及基于路径等方法。随着广东省高速公路的发展和联网收费工作的推进,高速公路路网范围和密度增大,现行的标识站精确标识路径在复杂路网环境下将难以继续实施,需要更为合理和准确的方法来解决这一问题。本文拟在分析交通分配用户均衡模型、非均衡模型及其求解算法的基础上,构建适用于高速公路路网特征和交通流特征的实用模型,并运用Frank-wolf算法、基于起点算法以及Logit模型算法,求解高速公路多义性路径分配的问题,通过不同算法模型求解相应的路径交通量及路径流量比,对实际数据及各种算法的计算结果进行比较分析,检验基于起点算法相关特性,评价该模型实际运用于高速公路多义性问题的可行性,研究基于起点分配法对通行费进行拆分的意义,并将提出运用该交通分配模型解决联网收费多义性路径问题的技术路线。本研究不仅检验基于交通分配模型解决联网收费多义性路径问题的可行性,还对进一步完善基于路径交通量求解算法,具有较为重要的理论和实际意义。