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Logit型随机用户均衡模型由于具有结构简单,可解释性强等特点,在交通规划中有着广泛的应用,一直是人们研究的热点。本文运用非线性规划理论,以城市交通网络为背景,研究基于路径的Logit型随机用户均衡模型的求解算法。梯度投影算法是目前求解该模型最有效的算法。为了更高效地求解Logit型随机用户均衡模型,本文提出了4种新算法,具体的研究内容和取得的结果如下：(1)提出了双层部分线性化算法。该算法包括内外两层迭代：外层迭代运用二阶形式的部分线性化算法,生成一个线性约束条件下的熵最大问题；内层迭代运用一阶形式的部分线性化算法近似求解该子问题。根据内外层迭代子问题的不同特点,选取不同的步长准则,可有效提高算法的计算效率。(2)提出了对偶算法。该算法将Logit型随机用户均衡模型转化为其对偶问题,再应用变尺度最速上升算法进行求解。(3)提出了改进的截断牛顿算法。该算法通过不精确求解既约牛顿方程得出搜索方向,再运用Armijo准则,生成迭代步长。在迭代过程中,既约变量是可以动态变化的。(4)指出传统的Steihaug-Toint算法并不适合求解基于路径的Logit型随机用户均衡模型,并提出了一种改进的信赖域牛顿算法。该算法的搜索方向与试探步长是一先一后确定的,而不是同时确定的,因此能够克服传统Steihaug-Toint算法的缺点。本文详细论证了新算法的收敛性和收敛速度,并将4种新算法分别同梯度投影算法进行对比。计算结果表明,4种新算法各有特点,但均能在某些方面优于梯度投影算法。因此,本文为Logit型随机用户均衡模型的求解提供了新的思路与途径,研究结果具有一定理论价值和实践意义。