Mode choice
मोड चॉइस एनालिसिस परिवहन योजना के पारंपरिक चार-चरणीय परिवहन पूर्वानुमान मॉडल में तीसरा कदम है, जो यात्रा वितरण और पूर्ववर्ती मार्ग असाइनमेंट का अनुसरण करता है। यात्रा वितरण द्वारा प्रदान किए गए मूल-गंतव्य तालिका इनपुट से, मोड विकल्प विश्लेषण मॉडलर को संभावनाओं को निर्धारित करने की अनुमति देता है कि यात्री परिवहन के एक निश्चित मोड का उपयोग करेंगे। इन संभावनाओं को मोडल शेयर कहा जाता है, और प्रत्येक व्यवहार्य मोड का उपयोग करके की गई यात्राओं की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है। शिकागो क्षेत्र परिवहन अध्ययन (सीएटीएस) द्वारा विकसित प्रारंभिक परिवहन योजना मॉडल पारगमन पर केंद्रित था। यह जानना चाहता था कि पारगमन द्वारा कितनी यात्रा जारी रहेगी। सीएटीएस ने पारगमन यात्राओं को दो वर्गों में विभाजित कियाः सेंट्रल बिजनेस डिस्ट्रिक्ट, या सीबीडी (मुख्य रूप से सबवे/एलिवेटेड पारगमन, एक्सप्रेस बसों और कम्यूटर ट्रेनों द्वारा) और अन्य (मुख्य रूप से स्थानीय बस प्रणाली पर)। उत्तरार्द्ध के लिए, वाहन स्वामित्व और उपयोग में वृद्धि बस उपयोग के खिलाफ एक समझौता था; प्रवृत्ति डेटा का उपयोग किया गया था। सीबीडी भूमि उपयोग के अनुमानों के साथ ऐतिहासिक मोड विकल्प डेटा का उपयोग करके सीबीडी यात्रा का विश्लेषण किया गया था। कई अध्ययनों में कुछ इसी तरह की तकनीकों का उपयोग किया गया था। उदाहरण के लिए, सीएटीएस के दो दशक बाद, लंदन के अध्ययन ने अनिवार्य रूप से एक ही प्रक्रिया का पालन किया, लेकिन इस मामले में, शोधकर्ताओं ने पहले यात्राओं को शहर के आंतरिक भाग और बाहरी भाग में किए गए लोगों में विभाजित किया। इस प्रक्रिया का पालन किया गया क्योंकि यह सोचा गया था कि आय (ऑटोमोबाइल की खरीद और उपयोग के परिणामस्वरूप) मोड विकल्प को संचालित करती है। डायवर्जन कर्व तकनीक सी. ए. टी. एस. में डायवर्जन कर्व तकनीक उपलब्ध थी और उनका उपयोग कुछ कार्यों के लिए किया जाता था। सबसे पहले, सीएटीएस ने सड़कों और मुख्य सड़कों से प्रस्तावित एक्सप्रेसवे पर ऑटो यातायात के मोड़ का अध्ययन किया। शहरों के आसपास बनाए गए बाईपास के लिए डायवर्जन वक्रों का भी उपयोग किया गया था ताकि यह पता लगाया जा सके कि कितना प्रतिशत यातायात बाईपास का उपयोग करेगा। डायवर्जन कर्व एनालिसिस का मोड चॉइस वर्जन इस तरह से आगे बढ़ता हैः एक अनुपात बनाता है, मान लीजिएः जहाँः cm = मोड m और R द्वारा यात्रा का समय अनुभवजन्य डेटा हैः आर को देखते हुए जिसकी हमने गणना की है, ग्राफ हमें बताता है कि बाजार में उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत जो पारगमन का चयन करेगा। तकनीक पर एक भिन्नता डायवर्जन अनुपात में समय के बजाय लागत का उपयोग करना है। समय या लागत अनुपात का उपयोग करने का निर्णय समस्या को चालू कर देता है। पारगमन एजेंसियों ने विभिन्न प्रकार की स्थितियों के लिए मोड़ वक्र विकसित किए, इसलिए आय और जनसंख्या घनत्व जैसे चर निहित रूप से प्रवेश कर गए। विचलन वक्र अनुभवजन्य टिप्पणियों पर आधारित होते हैं, और उनका सुधार बेहतर (अधिक से अधिक नुकीले) डेटा के परिणामस्वरूप हुआ है। कई बाजारों के लिए वक्र उपलब्ध हैं। डेटा और सरणी परिणाम प्राप्त करना मुश्किल नहीं है। पारगमन के विस्तार ने प्रचालक और योजनाकारों द्वारा डेटा विकास को प्रेरित किया है। याकोव ज़हावी के यू. एम. ओ. टी. अध्ययन, जिन पर पहले चर्चा की गई है, में मोड़ वक्र के कई उदाहरण हैं। एक अर्थ में, विचलन वक्र विश्लेषण विशेषज्ञ प्रणाली विश्लेषण है। योजनाकार पड़ोस पर "नजर" रख सकते हैं और मार्गों और दिन के समय के अनुसार पारगमन सवारियों का अनुमान लगा सकते हैं। इसके बजाय, विचलन को अनुभवजन्य रूप से देखा जाता है और चार्ट बनाए जाते हैं। अलग-अलग यात्रा मांग मॉडल यातायात उत्पादन पर परिशिष्ट में यात्रा मांग सिद्धांत पेश किया गया था। क्षेत्र का मूल 1962 में स्टेन वार्नर द्वारा किए गए काम के बाद विकसित किए गए मॉडलों का समूह है (शहरी यात्रा में मोड का रणनीतिक विकल्पः द्विआधारी विकल्प का एक अध्ययन)। सीएटीएस के आंकड़ों का उपयोग करते हुए, वार्नर ने जीव विज्ञान और मनोविज्ञान के मॉडल का उपयोग करके वर्गीकरण तकनीकों की जांच की। वार्नर और अन्य शुरुआती जांचकर्ताओं के आधार पर, अलग-अलग मांग मॉडल सामने आए। विश्लेषण इस मायने में अलग-अलग है कि व्यक्ति अवलोकन की बुनियादी इकाइयाँ हैं, फिर भी समग्र हैं क्योंकि मॉडल जनसंख्या के पसंद के व्यवहार का वर्णन करने वाले मापदंडों का एक एकल सेट प्रदान करते हैं। व्यवहार प्रवेश करता है क्योंकि सिद्धांत ने अर्थशास्त्र से उपभोक्ता व्यवहार अवधारणाओं और मनोविज्ञान से पसंद व्यवहार अवधारणाओं के कुछ हिस्सों का उपयोग किया है। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले (विशेष रूप से डैनियल मैकफैडेन, जिन्होंने अपने प्रयासों के लिए अर्थशास्त्र में नोबेल पुरस्कार जीता) और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (मोशे बेन-अकिवा) (और एम. आई. टी. से जुड़ी परामर्श फर्मों, विशेष रूप से कैम्ब्रिज सिस्टमैटिक्स में) के शोधकर्ताओं ने जो विकसित किया है वह चॉइस मॉडल, डायरेक्ट डिमांड मॉडल (डी. डी. एम.), रैंडम यूटिलिटी मॉडल (आर. यू. एम.) या अपने सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले रूप में, मल्टीनोमियल लॉजिट मॉडल (एम. एन. एल.) के रूप में जाना जाता है। चॉइस मॉडल ने बहुत ध्यान और काम आकर्षित किया है; इंटरनेशनल एसोसिएशन फॉर ट्रैवल बिहेवियर रिसर्च की कार्यवाही मॉडल के विकास का वर्णन करती है। मॉडल का इलाज आधुनिक परिवहन योजना और परिवहन इंजीनियरिंग पाठ्यपुस्तकों में किया जाता है। तेजी से मॉडल के विकास का एक कारण एक महसूस की गई आवश्यकता थी। प्रणालियाँ प्रस्तावित की जा रही थीं (विशेष रूप से पारगमन प्रणालियाँ) जहाँ मोड़ वक्रों में उपयोग किए जाने वाले प्रकार का कोई अनुभवजन्य अनुभव उपलब्ध नहीं था। विकल्प मॉडल दो से अधिक विकल्पों की तुलना और विकल्पों की विशेषताओं के महत्व की अनुमति देते हैं। एक विश्लेषण तकनीक की सामान्य इच्छा थी जो समग्र विश्लेषण पर कम निर्भर थी और अधिक व्यवहार सामग्री के साथ। और आकर्षण भी था, क्योंकि विकल्प मॉडल की तार्किक और व्यवहार संबंधी जड़ें 1920 के दशक तक फैली हुई हैं और साथ ही केल्विन लैंकेस्टर के उपभोक्ता व्यवहार सिद्धांत, उपयोगिता सिद्धांत और आधुनिक सांख्यिकीय तरीकों में जड़ें हैं। मनोवैज्ञानिक जड़ें प्रारंभिक मनोविज्ञान कार्य में विशिष्ट प्रयोग शामिल थाः यहाँ वजन के साथ दो वस्तुएँ हैं, डब्ल्यू 1 और डब्ल्यू 2, जो भारी है? इस तरह के प्रयोग से पता चलता है कि वजन में अंतर जितना अधिक होगा, सही तरीके से चुनने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। सही परिणाम पर एक के समान ग्राफ। लुई लियोन थर्स्टोन ने (1920 के दशक में) प्रस्तावित किया कि अनुमानित वजन, डब्ल्यू = वी + ई, जहां वी वास्तविक वजन है और ई, ई (ई) = 0 के साथ यादृच्छिक है। यह धारणा कि ई सामान्य रूप से और समान रूप से वितरित (एन. आई. डी.) है, द्विआधारी प्रोबिट मॉडल प्रदान करता है। अर्थमिति सूत्रीकरण अर्थशास्त्री भौतिक भार के बजाय उपयोगिता से निपटते हैं, और कहते हैं कि अवलोकन उपयोगिता = औसत उपयोगिता + यादृच्छिक शब्द। वस्तु, x की विशेषताओं पर विचार किया जाना चाहिए, इसलिए हमारे पास u (x) = v (x) + e (x) है। यदि हम थर्स्टन की धारणा का पालन करते हैं, तो हमारे पास फिर से एक प्रोबिट मॉडल है। एक विकल्प यह मान लेना है कि त्रुटि शब्द स्वतंत्र रूप से और समान रूप से एक वेबुल, गुंबेल प्रकार I, या दोहरे घातीय वितरण के साथ वितरित किए जाते हैं। (वे बहुत समान हैं, और सामान्य वितरण से उनकी पूंछ (मोटी) में थोड़ा भिन्न हैं)। इससे मल्टीनोमियल लॉजिट मॉडल (एम. एन. एल.) प्राप्त होता है। डैनियल मैकफैडेन ने तर्क दिया कि अन्य वितरणों की तुलना में वेइबुल में वांछनीय गुण थे जिनका उपयोग किया जा सकता है। अन्य बातों के अलावा, त्रुटि शब्द सामान्य रूप से और समान रूप से वितरित किए जाते हैं। लॉजिट मॉडल केवल एक मोड चुनने की संभावना और एक मोड नहीं चुनने की संभावना का एक लॉग अनुपात है। लॉगिट मॉडल और एस-वक्रों के बीच गणितीय समानता का निरीक्षण करें जिनका हमने पहले अनुमान लगाया था, हालाँकि यहाँ समय के बजाय उपयोगिता के साथ हिस्सेदारी बढ़ती है। एक विकल्प मॉडल के साथ हम एक मोड का उपयोग करके यात्रियों के हिस्से की व्याख्या कर रहे हैं (या संभावना है कि एक व्यक्तिगत यात्री यात्रियों की संख्या से गुणा किए गए मोड का उपयोग करता है)। एस-वक्रों के साथ तुलना यह सुझाव देती है कि मोड (या प्रौद्योगिकियां) को उनकी उपयोगिता बढ़ने के साथ अपनाया जाता है, जो समय के साथ कई कारणों से होता है। पहला, क्योंकि उपयोगिता स्वयं नेटवर्क प्रभावों का एक कार्य है, अधिक उपयोगकर्ता, अधिक मूल्यवान सेवा, नेटवर्क में शामिल होने से जुड़ी उपयोगिता अधिक होती है। दूसरा क्योंकि उपयोगकर्ता लागत में गिरावट के साथ उपयोगिता बढ़ती है, जो तब होता है जब निश्चित लागत अधिक उपयोगकर्ताओं में फैल सकती है (एक अन्य नेटवर्क प्रभाव)। तीसरी तकनीकी प्रगति, जो समय के साथ होती है और जैसे-जैसे उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ती है, सापेक्ष लागत को कम करती है। एक उपयोगिता अभिव्यक्ति का एक चित्रण दिया गया हैः जहां पी. आई. = मोड चुनने की संभावना i. पी. ए. = ऑटो सी. ए. लेने की संभावना, सी. टी. = ऑटो की लागत, पारगमन टी. ए., टी. टी. = ऑटो का यात्रा समय, पारगमन आई = आय एन = यात्रियों की संख्या बीजगणित के साथ, मॉडल को इसके सबसे व्यापक रूप में उपयोग किए जाने वाले रूप में अनुवाद किया जा सकता हैः इस मॉडल के अनुमान और उपयोग के बारे में दो परस्पर विरोधी बयान देना उचित हैः यह "कार्ड का घर" है, और तकनीकी रूप से सक्षम और विचारशील विश्लेषक द्वारा उपयोग किया जाता है, यह उपयोगी है। "हाउस ऑफ कार्ड्स" समस्या काफी हद तक मॉडल विनिर्देशन के उपयोगिता सिद्धांत आधार से उत्पन्न होती है। मोटे तौर पर, उपयोगिता सिद्धांत यह मानता है कि (1) उपयोगकर्ताओं और आपूर्तिकर्ताओं के पास बाजार के बारे में सही जानकारी है; (2) उनके पास निर्धारक कार्य हैं (समान विकल्पों का सामना करते हुए, वे हमेशा समान विकल्प चुनेंगे); और (3) विकल्पों के बीच स्विच करना लागतहीन है। ये धारणाएँ व्यवहार के बारे में जो ज्ञात है उसके साथ बहुत अच्छी तरह से फिट नहीं होती हैं। इसके अलावा, आबादी में उपयोगिता का एकत्रीकरण असंभव है क्योंकि कोई सार्वभौमिक उपयोगिता पैमाना नहीं है। मान लीजिए कि किसी विकल्प में एक शुद्ध उपयोगिता यूजेके (विकल्प के, व्यक्ति जे) है। हम कल्पना कर सकते हैं कि एक व्यवस्थित भाग vjk होना जो एक वस्तु और व्यक्ति j की विशेषताओं का एक कार्य है, साथ ही एक यादृच्छिक भाग ejk, जो स्वाद, अवलोकन संबंधी त्रुटियों और अन्य चीजों के एक समूह का प्रतिनिधित्व करता है (यह यहाँ अस्पष्ट हो जाता है)। (वाहन जैसी वस्तु की कोई उपयोगिता नहीं होती है, यह एक वाहन की विशेषताएँ हैं जिनकी उपयोगिता होती है।) ई का परिचय हमें कुछ एकत्रीकरण करने देता है। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, हम अवलोकन योग्य उपयोगिता को एक कार्य के रूप में सोचते हैंः जहां प्रत्येक चर ऑटो ट्रिप की एक विशेषता का प्रतिनिधित्व करता है। मान β0 को एक वैकल्पिक विशिष्ट स्थिरांक कहा जाता है। अधिकांश मॉडलरों का कहना है कि यह समीकरण से बाहर छोड़ी गई विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है (उदाहरण के लिए, एक मोड की राजनीतिक शुद्धता, अगर मैं पारगमन लेता हूं तो मैं नैतिक रूप से सही महसूस करता हूं, इसलिए β0 ऑटोमोबाइल के लिए नकारात्मक हो सकता है), लेकिन इसमें त्रुटि शब्दों एन. आई. डी. बनाने के लिए जो कुछ भी आवश्यक है वह शामिल है। इकोनॉमिक अनुमान अब कुछ तकनीकी मामलों की ओर मुड़ते हुए, हम v (x) का अनुमान कैसे लगाते हैं? उपयोगिता (v (x)) अवलोकन योग्य नहीं है। हम केवल विकल्पों का अवलोकन कर सकते हैं (जैसे, 0 या 1 के रूप में मापा जाता है), और हम विकल्पों की संभावनाओं के बारे में बात करना चाहते हैं जो 0 से 1 तक हैं। (यदि हम 0s और 1s पर प्रतिगमन करते हैं तो हम जे के लिए ऑटो लेने की 1.4 या-0.2 की संभावना को माप सकते हैं।) इसके अलावा, त्रुटि शब्दों के वितरण में उपयुक्त सांख्यिकीय विशेषताएँ नहीं होंगी। एम. एन. एल. का दृष्टिकोण इस कार्यात्मक रूप की अधिकतम संभावना का अनुमान लगाना है। संभाव्यता फलन हैः हम अनुमानित मापदंडों के लिए हल करते हैं कि अधिकतम L *। ऐसा तब होता है जबः लॉग-लाइक्लीहुड के साथ काम करना आसान होता है, क्योंकि उत्पाद योग में बदल जाते हैंः जॉन बिट्ज़न के ट्रांसपोर्टेशन इकोनॉमिक्स नोट्स से अपनाए गए एक उदाहरण पर विचार करें। माना X एक द्विआधारी चर है जो संभाव्यता γ के साथ 1 के बराबर है, और संभाव्यता (1-गामा) के साथ 0 के बराबर है। फिर f (0) = (1 − γ) और f (1) = γ। मान लीजिए कि हमारे पास X के 5 अवलोकन हैं, जो नमूना {1,1,1,0,1} देते हैं। γ के अधिकतम संभावना अनुमानक का पता लगाने के लिए γ के विभिन्न मूल्यों की जांच करें, और इन मूल्यों के लिए नमूना खींचने की संभावना निर्धारित करें {1,1,1,0,1} यदि γ मान 0 लेता है, तो हमारे नमूने को खींचने की संभावना 0 है। यदि γ 0.1 है, तो हमारा नमूना प्राप्त करने की संभावना हैः f (1,1,1,0,1) = f (1) f (1) f (0) f (1) = 0.1 × 0.1 × 0.1 × 0.9 × 0.1 = 0.00009 हम अपने नमूने को γ की सीमा पर प्राप्त करने की संभावना की गणना कर सकते हैं-यह हमारा संभावना फलन है। एक लॉजिट मॉडल में n स्वतंत्र टिप्पणियों के लिए संभावना कार्य वह है जहाँः Yi = 1 या 0 (जैसे चुनना)। स्वतः या स्वचालित नहीं) और पी. आई. = यी = 1 को देखने की संभावना लॉग संभावना इस प्रकार हैः द्विपद (दो वैकल्पिक) लॉजिट मॉडल में, इसलिए लॉग-लाइक्लीहुड फ़ंक्शन को आंशिक व्युत्पन्न को शून्य पर सेट करने के लिए अधिकतम किया जाता हैः उपरोक्त आधुनिक एम. एन. एल. विकल्प मॉडलिंग का सार देता है। जिन अतिरिक्त विषयों को नहीं छुआ गया है, उनमें "लाल बस, नीली बस" समस्या शामिल है; नेस्टेड मॉडल का उपयोग (जैसे, ऑटो और पारगमन के बीच चयन का अनुमान लगाना, और फिर रेल और बस पारगमन के बीच चयन का अनुमान लगाना); उपभोक्ताओं के अधिशेष माप कैसे प्राप्त किए जा सकते हैं; और मॉडल का अनुमान, उपयुक्तता की अच्छाई, आदि शामिल हैं। इन विषयों के लिए एक पाठ्यपुस्तक देखें जैसे कि ऑर्टुज़र और विलमसेन (2001)। जड़ों की ओर लौटना उपरोक्त चर्चा अर्थशास्त्री के उपयोगिता सूत्रीकरण पर आधारित है। जिस समय एम. एन. एल. मॉडलिंग विकसित की गई थी, उस समय मनोवैज्ञानिक की पसंद के काम पर कुछ ध्यान दिया गया था (उदाहरण के लिए, ल्यूस के व्यक्तिगत पसंद व्यवहार, 1959 में चर्चा की गई)। कम्प्यूटेशनल प्रक्रिया मॉडलिंग में इसका एक विश्लेषणात्मक पक्ष है। इस बात पर जोर दिया जाता है कि जब लोग विकल्प चुनते हैं या समस्याओं को हल करते हैं तो वे कैसे सोचते हैं (नेवेल और साइमन 1972 देखें)। दूसरे तरीके से कहें तो उपयोगिता सिद्धांत के विपरीत, यह चुनाव पर नहीं बल्कि चुनाव करने के तरीके पर जोर देता है। यह यात्रा विकल्पों और गतिविधियों के एजेंडे के लिए एक वैचारिक ढांचा प्रदान करता है जिसमें लंबी और अल्पकालिक स्मृति, प्रभावकों और विचार और निर्णय प्रक्रियाओं के अन्य पहलुओं पर विचार शामिल हैं। यह जानकारी की खोज और उस पर कार्रवाई करने के तरीके से संबंधित नियमों का रूप लेता है। हालाँकि परिवहन कार्य में व्यवहार विश्लेषण पर बहुत ध्यान दिया जाता है, लेकिन आधुनिक मनोवैज्ञानिक विचारों में से सर्वश्रेष्ठ केवल इस क्षेत्र में प्रवेश करना शुरू कर रहे हैं। (उदाहरण के लिए। गोल्लेज, क्वान और गार्लिंग 1984; गार्लिंग, क्वान और गोल्लेज 1994)। एक्सटर्नल लिंक्स ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम एनालिसिस मॉडल-टीएसएएम संयुक्त राज्य अमेरिका में इंटरसिटी यात्रा व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक राष्ट्रव्यापी परिवहन योजना मॉडल है। विमानन हाइपरमोबिलिटी (यात्रा) का पर्यावरणीय प्रभाव भी देखें मॉडल साझा यात्रा व्यवहार संदर्भ गार्लिंग, टॉमी, मेई-पो क्वान और रेजिनाल्ड जी. गोलेज को भुगतान करने की इच्छा। घरेलू गतिविधि अनुसूची, परिवहन अनुसंधान, 22बी, पीपी. 333-353। 1994 में। गोल्लेज। रेजिनाल्ड जी., मेई पो क्वान, और टॉमी गार्लिंग, "कम्प्यूटेशनल प्रोसेस मॉडलिंग ऑफ हाउसहोल्ड ट्रैवल डिसिजन्स", पेपर्स इन रीजनल साइंस, 73, पीपी। 1984 में। लैंकेस्टर, के. जे., उपभोक्ता सिद्धांत के लिए एक नया दृष्टिकोण। जर्नल ऑफ पोलिटिकल इकोनॉमी, 1966। 74 (2): पी. 132-157। ल्यूस, डंकन आर. (1959)। व्यक्तिगत चयन व्यवहार, एक सैद्धांतिक विश्लेषण। न्यूयॉर्क, विली। नेवेल, ए. और साइमन, एच. ए. (1972)। मानवीय समस्या समाधान। एंगलवुड क्लिफ्स, एन. जे.: प्रेंटिस हॉल। ओर्टुजार, जुआन डी डिओस और एल. जी. विलमसेन का मॉडलिंग ट्रांसपोर्ट। तीसरा संस्करण। विली एंड संस। 2001, थर्स्टोन, एल. एल. (1927)। तुलनात्मक निर्णय का एक नियम। मनोवैज्ञानिक समीक्षा, 34,278-286। वार्नर, स्टेन 1962 शहरी यात्रा में मोड का रणनीतिक विकल्पः द्विआधारी विकल्प परिवहन योजना का एक अध्ययन