Estimar un modelo Logit Multinomial (MNL) significa determinar los mejores parámetros del modelo. Esta tarea puede hacerse con TransCAD ya que el software soporta la estimación de parámetros de la función Logit Multinomial a través de una tabla basada en una interfase Logit. Los parámetros son estimados con base en datos desagregados.
Lección 16: Partición modal
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Los insumos requeridos para la estimación de MNL son:• Una tabla del modelo MNL
• Una vista de datos que contenga los datos desagregados • Matrices opcionales con información de las variables explicativas
La tabla del modelo MNL provee la estructura del modelo, incluyendo el número de alternativas, el número de parámetros, la definición de cada función de utilidad y la localización de los datos de las variables explicativas. La vista de datos con información desagregada contiene información de los individuos, de las alternativas y los datos de las variables explicativas determinantes de cada viaje, así como la alternativa elegida; esta vista de datos tiene las siguientes características:
• Un registro por cada individuo
• Un campo que contiene un número identificador ID exclusivo
• Campos con los datos de todas las variables explicativas necesarias para el modelo, excepto aquellas variables que se indiquen en forma de matriz
• Un campo que contenga la alternativa elegida por el individuo
Para estimar el Modelo Logit Multinomial se debe elegir Planning, allí picar sobre Mode Split y seleccionar Multinomial Logit Estimation.
En la caja de diálogo que se despliega, se deberá indicar el nombre de la vista de datos que contiene el formato del modelo, la cantidad de alternativas a considerar, la vista de datos que contiene los datos con la información de los individuos, de las alternativas y de las variables explicativas, el campo identificador exclusivo y el nombre del campo que contiene la alternativa seleccionada.
Una vez se haya indicado la información requerida, se debe oprimir sobre el botón OK para correr el procedimiento.
El resultado de la calibración aparecerá en la misma vista de datos que contiene el formato del modelo, en una fila adicional identificada con la palabra Model.
Para el estudiante
1. Calibre un modelo de elección discreta considerando al menos dos alternativas. 2. Aplique el modelo a las matrices obtenidas en la lección anterior.
3. Haga la sumatoria de las matrices modales y compare el resultado con los viajes contenidos en la matriz original.
Lección 17: Asignación
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LECCIÓN
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ASIGNACIÓN
Los modelos de asignación, con los cuales se pueden estimar los patrones del flujo de tráfico en una red, toman como base las matrices de flujos entre cada par origen – destino (O-D). Estos flujos contenidos en la matriz son cargados sobre la red a partir de la selección de rutas alternativas en función de los tiempos de viaje o de los costos del transporte. Es obvio que las redes deben contener datos de variables tales como tiempo a flujo libre, capacidad, costos variables, costos fijos y otros que hayan sido definidos por el modelador.
La asignación de tráfico es un elemento clave en los procesos de pronóstico de demanda de transporte porque predicen los flujos de los arcos en los escenarios de planeación y generan estimaciones de los tiempos de viaje, los costos del transporte y demás atributos relacionados con la red. Esto permite entonces, estimar los beneficios de los proyectos futuros así como sus impactos.
Algunos métodos de asignación, como el Todo o Nada, ignoran el efecto de la congestión sobre el tiempo de viaje de los arcos. Los métodos de equilibrio, en cambio, calculan los tiempos de viaje en función de los volúmenes, y requieren de varias iteraciones para encontrar un resultado consistente. Si bien es cierto que la mayoría de los métodos de asignación se usan generalmente en la asignación de viajes urbanos, también incluyen variaciones que posibilitan su uso en la modelación de transporte de carga interregional.
Métodos básicos
Los siguientes son los métodos de asignación de tránsito soportados por TransCAD:
Asignación Todo o Nada
En el método de asignación Todo o Nada, todos los flujos entre pares O-D son asignados a la ruta más corta que conecta los orígenes y destinos. El modelo no es muy real ya que solo es usado un camino entre cada par O-D y ni siquiera son usados caminos con el mismo tiempo de viaje o costo. Adicionalmente, el tráfico en los arcos es asignado sin tomar en cuenta la relación existente entre volúmenes y demoras. No obstante lo dicho, este es un método de gran importancia como quiera que brinda una solución inicial para resolver el problema de asignación en otros métodos considerados más realistas, y a partir de esta solución base, mediante un proceso iterativo se llega a la solución de equilibrio o solución óptima.
Asignación STOCH
La asignación STOCH distribuye los flujos O-D entre múltiples caminos alternativos que conectan los pares O-D. La proporción de viajes que es asignada a cada camino particular es igual a la probabilidad de elegir ese camino, la cual se calcula mediante un modelo Logit de elección de ruta. Este método de asignación no emplea todas las rutas posibles, pero asigna viajes a todos los arcos considerados razonables, haciendo uso del término “razonable” para referirse a aquellos arcos por medio de los cuales se aleja del origen y se acerca al destino. El tiempo en este método es una entrada fija que no depende del volumen asignado a cada arco y en consecuencia éste no es un método de equilibrio.
Asignación incremental
El método de asignación incremental es un proceso en el cual porciones de la matriz O-D son asignadas en varias etapas. En cada etapa, una porción fija del total de la demanda es asignada, con base en el algoritmo Todo o Nada. Después de cada etapa, los tiempos de viaje en cada arco son recalculados con base en los volúmenes asignados a cada arco. Cuando se utiliza un número considerable de etapas, es decir, cuando se divide la matriz en varios fragmentos, el resultado obtenido es muy cercano al obtenido en la asignación de equilibrio, sin embargo, este método no produce una solución de equilibrio. De otra parte, este método puede