Mode choice
سفر کی تقسیم اور پچھلے راستے کی تفویض کے بعد، نقل و حمل کی منصوبہ بندی کے روایتی چار مراحل والے نقل و حمل کی پیش گوئی کے ماڈل میں موڈ کے انتخاب کا تجزیہ تیسرا قدم ہے۔ ٹرپ ڈسٹری بیوشن کے ذریعہ فراہم کردہ اوریجن-ڈیسٹی نیشن ٹیبل ان پٹ سے، موڈ چوائس اینالیسس ماڈلر کو امکانات کا تعین کرنے کی اجازت دیتا ہے کہ مسافر نقل و حمل کا ایک مخصوص طریقہ استعمال کریں گے۔ ان امکانات کو موڈل شیئر کہا جاتا ہے، اور ہر ممکن طریقے کا استعمال کرتے ہوئے کیے گئے دوروں کی مقدار کا تخمینہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ شکاگو ایریا ٹرانسپورٹیشن اسٹڈی (سی اے ٹی ایس) کے ذریعہ تیار کردہ ابتدائی نقل و حمل کی منصوبہ بندی کا ماڈل نقل و حمل پر مرکوز تھا۔ یہ جاننا چاہتا تھا کہ ٹرانزٹ کے ذریعے کتنا سفر جاری رہے گا۔ سی اے ٹی ایس نے ٹرانزٹ ٹرپس کو دو کلاسوں میں تقسیم کیا: سنٹرل بزنس ڈسٹرکٹ، یا سی بی ڈی (بنیادی طور پر سب وے/ایلیویٹڈ ٹرانزٹ، ایکسپریس بسوں، اور مسافر ٹرینوں کے ذریعے) اور دیگر (بنیادی طور پر مقامی بس سسٹم پر)۔ مؤخر الذکر کے لیے، آٹو کی ملکیت اور استعمال میں اضافہ بس کے استعمال کے خلاف ایک تجارت تھا ؛ رجحان کے اعداد و شمار کا استعمال کیا گیا۔ سی بی ڈی زمین کے استعمال کے تخمینوں کے ساتھ تاریخی موڈ کے انتخاب کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے سی بی ڈی ٹریول کا تجزیہ کیا گیا۔ کچھ اسی طرح کی تکنیکیں بہت سے مطالعات میں استعمال کی گئیں۔ مثال کے طور پر، سی اے ٹی ایس کے دو دہائیوں بعد، لندن کے مطالعے میں بنیادی طور پر ایک ہی طریقہ کار کی پیروی کی گئی، لیکن اس معاملے میں، محققین نے پہلے دوروں کو شہر کے اندرونی حصے اور بیرونی حصے میں کیے گئے دوروں میں تقسیم کیا۔ اس طریقہ کار کی پیروی کی گئی کیونکہ یہ خیال کیا جاتا تھا کہ آمدنی (جس کے نتیجے میں آٹوموبائل کی خریداری اور استعمال ہوتا ہے) موڈ کا انتخاب کرتی ہے۔ ڈائیورشن وکر تکنیک سی اے ٹی ایس کے پاس ڈائیورشن وکر تکنیک دستیاب تھی اور انہیں کچھ کاموں کے لیے استعمال کیا جاتا تھا۔ سب سے پہلے، سی اے ٹی ایس نے سڑکوں اور اہم سڑکوں سے آٹو ٹریفک کو مجوزہ ایکسپریس ویز کی طرف موڑنے کا مطالعہ کیا۔ شہروں کے ارد گرد بنائے گئے بائی پاس کے لیے بھی موڑ کے منحنی خطوط کا استعمال کیا گیا تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ ٹریفک کا کتنا فیصد بائی پاس استعمال کرے گا۔ ڈائیورژن وکر تجزیہ کا موڈ چوائس ورژن اس طرح آگے بڑھتا ہے: ایک تناسب تشکیل دیتا ہے، کہیں: جہاں: cm = سفر کا وقت بذریعہ موڈ m اور R اس شکل میں تجرباتی ڈیٹا ہے: R کو دیکھتے ہوئے جس کا ہم نے حساب لگایا ہے، گراف ہمیں بتاتا ہے کہ مارکیٹ میں صارفین کا فیصد جو ٹرانزٹ کا انتخاب کرے گا۔ تکنیک میں ایک فرق یہ ہے کہ وقت کے بجائے اخراجات کو موڑنے کے تناسب میں استعمال کیا جائے۔ وقت یا لاگت کے تناسب کو استعمال کرنے کا فیصلہ ہاتھ میں موجود مسئلے کو بدل دیتا ہے۔ ٹرانزٹ ایجنسیوں نے مختلف قسم کے حالات کے لیے موڑ کے منحنی خطوط تیار کیے، اس لیے آمدنی اور آبادی کی کثافت جیسے متغیرات واضح طور پر داخل ہوئے۔ موڑ کے منحنی خطوط تجرباتی مشاہدات پر مبنی ہوتے ہیں، اور ان کی بہتری بہتر (زیادہ سے زیادہ نکیلی) اعداد و شمار کے نتیجے میں ہوئی ہے۔ بہت سے بازاروں کے لیے منحنی خطوط دستیاب ہیں۔ ڈیٹا اور صف کے نتائج حاصل کرنا مشکل نہیں ہے۔ ٹرانزٹ کی توسیع نے آپریٹرز اور منصوبہ سازوں کے ذریعہ ڈیٹا ڈویلپمنٹ کو متحرک کیا ہے۔ یاکوف زحاوی کے یو ایم او ٹی مطالعات، جن پر پہلے تبادلہ خیال کیا گیا ہے، میں موڑ کے منحنی خطوط کی بہت سی مثالیں موجود ہیں۔ ایک لحاظ سے، ڈائیورژن وکر تجزیہ ماہر نظام تجزیہ ہے۔ منصوبہ ساز محلوں کو "چشم کشا" کر سکتے ہیں اور راستوں اور دن کے وقت کے لحاظ سے ٹرانزٹ سواروں کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔ اس کے بجائے، موڑ کا مشاہدہ تجرباتی طور پر کیا جاتا ہے اور چارٹ تیار کیے جاتے ہیں۔ الگ الگ ٹریول ڈیمانڈ ماڈل ٹریول ڈیمانڈ تھیوری ٹریفک جنریشن پر اپینڈکس میں متعارف کرایا گیا تھا۔ میدان کا بنیادی حصہ 1962 میں اسٹین وارنر کے کام کے بعد تیار کردہ ماڈلز کا مجموعہ ہے (اسٹریٹجک چوائس آف موڈ ان اربن ٹریول: اے اسٹڈی آف بائنری چوائس)۔ سی اے ٹی ایس کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے، وارنر نے حیاتیات اور نفسیات کے نمونوں کا استعمال کرتے ہوئے درجہ بندی کی تکنیکوں کی تحقیقات کی۔ وارنر اور دیگر ابتدائی تفتیش کاروں کی بنیاد پر، الگ الگ ڈیمانڈ ماڈل سامنے آئے۔ تجزیہ اس لحاظ سے الگ الگ ہے کہ افراد مشاہدے کی بنیادی اکائیاں ہیں، پھر بھی مجموعی ہیں کیونکہ ماڈل آبادی کے انتخابی رویے کو بیان کرنے والے پیرامیٹرز کا ایک واحد مجموعہ پیش کرتے ہیں۔ طرز عمل اس لیے داخل ہوتا ہے کیونکہ اس نظریہ میں معاشیات سے صارفین کے طرز عمل کے تصورات اور نفسیات سے انتخاب کے طرز عمل کے تصورات کا استعمال کیا گیا ہے۔ یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، برکلے کے محققین (خاص طور پر ڈینیئل میک فیڈن، جنہوں نے اپنی کوششوں کے لیے معاشیات میں نوبل انعام جیتا) اور میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی (موشے بین اکیوا) (اور ایم آئی ٹی سے وابستہ مشاورتی فرموں، خاص طور پر کیمبرج سسٹمیٹکس میں) نے وہ تیار کیا جو چوائس ماڈل، ڈائریکٹ ڈیمانڈ ماڈل (ڈی ڈی ایم)، رینڈم یوٹیلیٹی ماڈل (آر یو ایم) یا اپنی سب سے زیادہ استعمال شدہ شکل میں ملٹینومیل لاجٹ ماڈل (ایم این ایل) کے نام سے جانا جاتا ہے۔ چوائس ماڈلز نے بہت زیادہ توجہ اور کام کو اپنی طرف متوجہ کیا ہے۔ انٹرنیشنل ایسوسی ایشن فار ٹریول بیہویئر ریسرچ کی کارروائی ماڈلز کے ارتقاء کی داستان بیان کرتی ہے۔ ماڈلز کا علاج جدید ٹرانسپورٹیشن پلاننگ اور ٹرانسپورٹیشن انجینئرنگ کی نصابی کتابوں میں کیا جاتا ہے۔ تیز رفتار ماڈل کی ترقی کی ایک وجہ محسوس شدہ ضرورت تھی۔ ایسے نظام تجویز کیے جا رہے تھے (خاص طور پر ٹرانزٹ سسٹم) جہاں موڑ کے منحنی خطوط میں استعمال ہونے والی قسم کا کوئی تجرباتی تجربہ دستیاب نہیں تھا۔ چوائس ماڈل دو سے زیادہ متبادلات اور متبادلات کی صفات کی اہمیت کا موازنہ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ تجزیہ کی ایسی تکنیک کی عمومی خواہش تھی جو مجموعی تجزیہ پر کم انحصار کرتی تھی اور زیادہ رویے کے مواد کے ساتھ۔ اور کشش بھی تھی، کیونکہ انتخاب کے ماڈلز کی منطقی اور طرز عمل کی جڑیں 1920 کی دہائی تک پھیلی ہوئی ہیں اور ساتھ ہی کیلون لنکاسٹر کے صارفین کے طرز عمل کے نظریہ، افادیت کے نظریہ اور جدید شماریاتی طریقوں میں جڑیں ہیں۔ نفسیاتی جڑیں ابتدائی نفسیات کے کام میں عام تجربہ شامل تھا: یہاں وزن کے ساتھ دو اشیاء ہیں، ڈبلیو 1 اور ڈبلیو 2، کون سا بھاری ہے؟ اس طرح کے تجربے سے یہ نتیجہ نکلتا ہے کہ وزن میں فرق جتنا زیادہ ہوگا، صحیح طریقے سے انتخاب کرنے کا امکان اتنا ہی زیادہ ہوگا۔ صحیح نتیجہ پر موجود گراف سے ملتے جلتے گراف۔ لوئس لیون تھرسٹون نے (1920 کی دہائی میں) تجویز پیش کی کہ وزن، ڈبلیو = وی + ای، جہاں وی حقیقی وزن ہے اور ای ای (ای) = 0 کے ساتھ بے ترتیب ہے۔ یہ مفروضہ کہ ای عام طور پر اور یکساں طور پر تقسیم شدہ ہے (این آئی ڈی) بائنری پروبیٹ ماڈل حاصل کرتا ہے۔ اکانومیٹرک فارمولیشن ماہرین اقتصادیات جسمانی وزن کے بجائے افادیت سے نمٹتے ہیں، اور کہتے ہیں کہ مشاہدہ شدہ افادیت = اوسط افادیت + بے ترتیب اصطلاح۔ شے x کی خصوصیات پر غور کیا جانا چاہیے، لہذا ہمارے پاس u (x) = v (x) + e (x) ہے۔ اگر ہم تھرسٹن کے مفروضے پر عمل کرتے ہیں، تو ہمارے پاس دوبارہ ایک پروبیٹ ماڈل ہے۔ ایک متبادل یہ فرض کرنا ہے کہ غلطی کی شرائط آزادانہ طور پر اور ویبل، گمبل ٹائپ I، یا ڈبل ایکسپونینشل ڈسٹری بیوشن کے ساتھ یکساں طور پر تقسیم کی گئی ہیں۔ (وہ بہت زیادہ ایک جیسے ہیں، اور ان کی دم (موٹی) میں عام تقسیم سے قدرے مختلف ہیں)۔ اس سے ملٹی نومیل لاجٹ ماڈل (ایم این ایل) حاصل ہوتا ہے۔ ڈینیل میک فیڈن نے استدلال کیا کہ ویبل میں دیگر تقسیمات کے مقابلے میں مطلوبہ خصوصیات ہیں جو استعمال کی جا سکتی ہیں۔ دوسری چیزوں کے علاوہ، غلطی کی شرائط عام طور پر اور یکساں طور پر تقسیم کی جاتی ہیں۔ لاجٹ ماڈل محض کسی موڈ کو منتخب کرنے کے امکان اور موڈ کو منتخب نہ کرنے کے امکان کا لاگ تناسب ہے۔ لاجٹ ماڈل اور ایس منحنی خطوط کے درمیان ریاضیاتی مماثلت کا مشاہدہ کریں جس کا ہم نے پہلے اندازہ لگایا تھا، حالانکہ یہاں وقت کے بجائے افادیت کے ساتھ حصص میں اضافہ ہوتا ہے۔ ایک چوائس ماڈل کے ساتھ ہم ایک موڈ استعمال کرنے والے مسافروں کے حصے کی وضاحت کر رہے ہیں (یا اس بات کا امکان کہ ایک انفرادی مسافر مسافروں کی تعداد سے ضرب شدہ موڈ استعمال کرتا ہے)۔ ایس-منحنی خطوط کے ساتھ موازنہ اس بات کا اشارہ ہے کہ طریقوں (یا ٹیکنالوجیز) کو ان کی افادیت میں اضافے کے ساتھ اپنایا جاتا ہے، جو وقت کے ساتھ ساتھ کئی وجوہات کی بنا پر ہوتا ہے۔ سب سے پہلے، کیونکہ افادیت خود نیٹ ورک کے اثرات کا ایک فنکشن ہے، زیادہ صارفین، زیادہ قیمتی سروس، نیٹ ورک میں شامل ہونے سے وابستہ افادیت زیادہ ہوتی ہے۔ دوسرا کیونکہ صارف کی لاگت میں کمی کے ساتھ افادیت میں اضافہ ہوتا ہے، جو اس وقت ہوتا ہے جب مقررہ لاگت زیادہ صارفین میں پھیل سکتی ہے (ایک اور نیٹ ورک اثر)۔ تیسری تکنیکی ترقی، جو وقت کے ساتھ ہوتی ہے اور جیسے جیسے صارفین کی تعداد بڑھتی ہے، نسبتا لاگت کو کم کرتی ہے۔ یوٹیلیٹی ایکسپریشن کی ایک مثال دی گئی ہے: جہاں پی آئی = موڈ کو منتخب کرنے کا امکان یعنی پی اے = آٹو سی اے لینے کا امکان، سی ٹی = آٹو کی لاگت، ٹرانزٹ ٹی اے، ٹی ٹی = آٹو کا ٹریول ٹائم، ٹرانزٹ آئی = آمدنی این = مسافروں کی تعداد الجبرا کے ساتھ، ماڈل کا ترجمہ اس کی سب سے زیادہ استعمال ہونے والی شکل میں کیا جا سکتا ہے: اس ماڈل کے تخمینے اور استعمال کے بارے میں دو متضاد بیانات دینا مناسب ہے: یہ "کارڈز کا گھر" ہے، اور تکنیکی طور پر قابل اور سوچ سمجھ کر تجزیہ کار استعمال کرتا ہے، یہ مفید ہے۔ "ہاؤس آف کارڈز" کا مسئلہ بڑی حد تک ماڈل کی تفصیلات کے یوٹیلیٹی تھیوری کی بنیاد سے پیدا ہوتا ہے۔ وسیع پیمانے پر، یوٹیلیٹی تھیوری یہ فرض کرتی ہے کہ (1) صارفین اور سپلائرز کے پاس مارکیٹ کے بارے میں کامل معلومات ہیں ؛ (2) ان کے پاس تعیناتی افعال ہیں (ایک ہی آپشن کا سامنا کرنا پڑتا ہے، وہ ہمیشہ ایک ہی انتخاب کریں گے) ؛ اور (3) متبادلات کے درمیان تبدیل کرنا بے قیمت ہے۔ یہ مفروضے رویے کے بارے میں جو معلوم ہے اس کے ساتھ بہت اچھی طرح سے فٹ نہیں ہوتے ہیں۔ مزید برآں، آبادی میں افادیت کو جمع کرنا ناممکن ہے کیونکہ کوئی عالمگیر افادیت کا پیمانہ نہیں ہے۔ فرض کریں کہ کسی آپشن میں نیٹ یوٹیلیٹی یو جے کے (آپشن کے، پرسن جے) ہے۔ ہم تصور کر سکتے ہیں کہ ایک منظم حصہ وی جے کے ہونا جو کسی شے اور شخص جے کی خصوصیات کا ایک فعل ہے، اس کے علاوہ ایک بے ترتیب حصہ ای جے کے، جو ذوق، مشاہداتی غلطیوں اور دیگر چیزوں کے ایک گروپ کی نمائندگی کرتا ہے (یہ یہاں مبہم ہو جاتا ہے)۔ (گاڑی جیسی چیز کی کوئی افادیت نہیں ہوتی، یہ گاڑی کی خصوصیات ہیں جن کی افادیت ہوتی ہے۔) ای کا تعارف ہمیں کچھ جمع کرنے دیتا ہے۔ جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے، ہم قابل مشاہدہ افادیت کو ایک فنکشن سمجھتے ہیں: جہاں ہر متغیر آٹو ٹرپ کی خصوصیت کی نمائندگی کرتا ہے۔ قدر β0 کو متبادل مخصوص مستقل کہا جاتا ہے۔ زیادہ تر ماڈلرز کا کہنا ہے کہ یہ مساوات سے باہر چھوڑی گئی خصوصیات کی نمائندگی کرتا ہے (مثال کے طور پر، کسی موڈ کی سیاسی درستگی، اگر میں ٹرانزٹ لیتا ہوں تو میں اخلاقی طور پر راستباز محسوس کرتا ہوں، لہذا β0 آٹوموبائل کے لیے منفی ہو سکتا ہے)، لیکن اس میں غلطی کی اصطلاحات NID بنانے کے لیے درکار ہر چیز شامل ہوتی ہے۔ اکانومیٹرک تخمینہ اب کچھ تکنیکی معاملات کی طرف رخ کرتے ہوئے، ہم v (x) کا تخمینہ کیسے لگاتے ہیں؟ افادیت (v (x)) قابل مشاہدہ نہیں ہے۔ ہم صرف انتخاب کا مشاہدہ کر سکتے ہیں (جیسے، 0 یا 1 کے طور پر ماپا جاتا ہے)، اور ہم انتخاب کے امکانات کے بارے میں بات کرنا چاہتے ہیں جو 0 سے 1 تک ہوتے ہیں۔ (اگر ہم 0s اور 1s پر ریگریشن کرتے ہیں تو ہم جے کے لیے آٹو لینے کے 1.4 یا-0.2 کے امکان کی پیمائش کر سکتے ہیں۔) مزید برآں، غلطی کی شرائط کی تقسیم میں مناسب شماریاتی خصوصیات نہیں ہوں گی۔ ایم این ایل کا نقطہ نظر اس فعال شکل کے زیادہ سے زیادہ امکانات کا تخمینہ لگانا ہے۔ امکان فنکشن یہ ہے: ہم تخمینہ شدہ پیرامیٹرز کے لیے حل کرتے ہیں کہ زیادہ سے زیادہ L *۔ ایسا اس وقت ہوتا ہے جب: لاگ لائکلی ہڈ کے ساتھ کام کرنا آسان ہوتا ہے، کیونکہ مصنوعات رقم کی طرف مائل ہوتی ہیں: جان بٹزان کے ٹرانسپورٹیشن اکنامکس نوٹس سے اپنائی گئی ایک مثال پر غور کریں۔ فرض کریں کہ X ایک بائنری متغیر ہے جو امکان γ کے ساتھ 1 کے برابر ہے، اور امکان (1− گاما) کے ساتھ 0 کے برابر ہے۔ پھر f (0) = (1 − γ) اور f (1) = γ۔ فرض کریں کہ ہمارے پاس X کے 5 مشاہدات ہیں، جو نمونہ {1,1,1، 0,1} دیتے ہیں۔ γ کے زیادہ سے زیادہ امکانات کا تخمینہ لگانے والے کو تلاش کرنے کے لیے γ کی مختلف اقدار کا جائزہ لیں، اور ان اقدار کے لیے نمونہ کھینچنے کے امکان کا تعین کریں {1,1,1,0,1} اگر γ قدر 0 لیتا ہے، تو ہمارے نمونے کھینچنے کا امکان 0 ہے۔ اگر γ 0.1 ہے، تو ہمارا نمونہ حاصل کرنے کا امکان ہے: f (1,1,1، 0,1) = f (1) f (1) f (0) f (1) = 0.1 × 0.1 × 0.1 × 0.1 × 0.1 × 0.1 = 0.00009 ہم اپنے نمونے کو γ کی حد پر حاصل کرنے کے امکان کا حساب لگا سکتے ہیں-یہ ہمارا امکان فنکشن ہے۔ لاگٹ ماڈل میں n آزاد مشاہدات کے لیے امکان فنکشن یہ ہے کہ: Yi = 1 یا 0 (مثال کے طور پر منتخب کرنا)۔ آٹو یا ناٹ آٹو) اور پائی = یی = 1 کے مشاہدے کا امکان لاگ کا امکان اس طرح ہے: بائنومیل (دو متبادل) لاجٹ ماڈل میں، لہذا لاگ لائکلی ہڈ فنکشن کو جزوی مشتقات کو صفر پر ترتیب دیتے ہوئے زیادہ سے زیادہ کیا جاتا ہے: مذکورہ بالا جدید ایم این ایل چوائس ماڈلنگ کا جوہر دیتا ہے۔ جن اضافی موضوعات پر توجہ نہیں دی گئی ان میں "ریڈ بس، بلیو بس" کا مسئلہ ؛ نیسٹڈ ماڈلز کا استعمال (مثال کے طور پر آٹو اور ٹرانزٹ کے درمیان انتخاب کا تخمینہ لگانا، اور پھر ریل اور بس ٹرانزٹ کے درمیان انتخاب کا تخمینہ لگانا) ؛ صارفین کی اضافی پیمائش کیسے حاصل کی جا سکتی ہے ؛ اور ماڈل کا تخمینہ، فٹ کی اچھائی وغیرہ شامل ہیں۔ ان موضوعات کے لیے ایک نصابی کتاب جیسے اورٹوزر اور ولمسن (2001) دیکھیں۔ جڑوں کی طرف واپسی اوپر کی بحث ماہر معاشیات کی افادیت کی تشکیل پر مبنی ہے۔ جس وقت ایم این ایل ماڈلنگ تیار کی گئی تھی اس وقت ماہر نفسیات کے انتخاب کے کام پر کچھ توجہ دی گئی تھی (مثال کے طور پر، لوس کے انتخاب کے محرکات پر ان کے انفرادی انتخاب کے رویے، 1959 میں تبادلہ خیال کیا گیا تھا)۔ کمپیوٹیشنل پروسیس ماڈلنگ میں اس کا ایک تجزیاتی پہلو ہے۔ اس بات پر زور دیا جاتا ہے کہ جب لوگ انتخاب کرتے ہیں یا مسائل حل کرتے ہیں تو وہ کس طرح سوچتے ہیں (دیکھیں نیویل اور سائمن 1972)۔ دوسرے لفظوں میں، یوٹیلیٹی تھیوری کے برعکس، یہ انتخاب پر نہیں بلکہ انتخاب کرنے کے طریقے پر زور دیتا ہے۔ یہ سفر کے انتخاب اور سرگرمیوں کے ایجنڈوں کے لیے ایک تصوراتی فریم ورک فراہم کرتا ہے جس میں طویل اور قلیل مدتی یادداشت، اثرات، اور سوچ اور فیصلہ سازی کے عمل کے دیگر پہلوؤں پر غور کیا جاتا ہے۔ یہ معلومات کو تلاش کرنے اور اس پر عمل کرنے کے طریقے سے متعلق اصولوں کی شکل اختیار کرتا ہے۔ اگرچہ نقل و حمل کے کام میں رویے کے تجزیے پر بہت زیادہ توجہ دی جاتی ہے، لیکن جدید نفسیاتی خیالات میں سے بہترین صرف میدان میں داخل ہونا شروع ہو رہے ہیں۔ (مثلا۔ گولیج، کوان اور گارلنگ 1984 ؛ گارلنگ، کوان، اور گولیج 1994)۔ بیرونی روابط ٹرانسپورٹیشن سسٹمز اینالیسس ماڈل-ٹی ایس اے ایم ریاستہائے متحدہ میں انٹرسٹی ٹریول رویے کی پیش گوئی کے لیے ایک ملک گیر ٹرانسپورٹیشن پلاننگ ماڈل ہے۔ ایوی ایشن ہائپر موبلٹی (ٹریول) ماڈل شیئر ٹریول رویے کے ماحولیاتی اثرات بھی دیکھیں حوالہ جات گارلنگ، ٹومی، می-پو کوان، اور ریجینالڈ جی گولج کو ادا کرنے کی آمادگی۔ گھریلو سرگرمیوں کا شیڈولنگ، ٹرانسپورٹیشن ریسرچ، 22 بی، پی پی۔ 333-353۔ 1994۔ گولج۔ ریجینالڈ جی، میی پو کوان، اور ٹومی گارلنگ، "گھریلو سفری فیصلوں کی کمپیوٹیشنل پروسیس ماڈلنگ"، پیپرز ان ریجنل سائنس، 73، پی پی۔ 99-118۔ 1984۔ لنکاسٹر، کے جے۔ صارفین کے نظریہ کے لیے ایک نیا نقطہ نظر۔ جرنل آف پولیٹیکل اکانومی، 1966۔ 74 (2): پی۔ 132-157۔ لوس، ڈنکن آر۔ (1959)۔ انفرادی انتخاب کا طرز عمل، ایک نظریاتی تجزیہ۔ نیویارک، ولی۔ نیویل، اے۔ اور سائمن، ایچ اے۔ (1972)۔ انسانی مسئلہ حل کرنا۔ اینگل ووڈ کلفس، این جے: پرینٹس ہال۔ اورٹوزر، جوآن ڈی ڈیوس اور ایل جی ولمسن کی ماڈلنگ ٹرانسپورٹ۔ تیسرا ایڈیشن۔ ولی اینڈ سنز۔ 2001، تھرسٹون، ایل ایل۔ (1927)۔ تقابلی فیصلے کا قانون۔ نفسیاتی جائزہ، 34، 278-286۔ وارنر، اسٹین 1962 اسٹریٹجک چوائس آف موڈ ان اربن ٹریول: بائنری چوائس ٹرانسپورٹیشن پلاننگ کا مطالعہ