例：決定モデルを使用した管理レーンの計算
係数 [Utility Coefficient Toll]-[効用性係数 通行料金] と [[Utility Coefficient Time]-[効用性係数 時間] の比率は、実際の交通条件のモデリングに影響を与えます。デフォルト値 [Utility Coefficient Toll]-[効用性係数 通行料金] = -1と [Utility Coefficient Time]-[効用性係数 時間] = 0.4の場合、通貨単位1つが2.5分の旅行時間削減と等しくなります。
[Logit alpha]-[ロジットアルファ] = 0.05の場合：基準効用を20増やすと、管理レーンのプラスおよびマイナスの確率が係数e（2.718）だけ増えます。
- HOV（高占有率車両）が[Logit alpha]-[ロジットアルファ] = 0で基準効用 = 40の場合、管理レーンを使用して削減される分数ごとに、通常車線のHOV車両の割合が7で割られます。2分の場合、結果は1/e^4、約1/55になります。
- ほとんどのHOV車両がすでに管理レーンを使用しているが、時間短縮はまだ認識されていない状況をモデリングする場合は、状況に応じて基準効用を設定します。たとえば、基準効用を20にすると、効用性 = 0（旅行時間の増大が不明）の場合であっても、1/(1+e)（約27%）のみの車両が通常車線を通行することになります。
| [Alpha ● Utility]-[アルファ ● 効用性] | [Managed lane probability]-[管理レーンの確率] |
|---|---|
|
2 |
87% |
|
1.5 |
82% |
|
1 |
73% |
|
0.5 |
62% |
|
0 |
50% |
|
- 0.5 |
38% |
|
- 1.0 |
27% |
|
- 1.5 |
18% |
|
- 2.0 |
13% |
[base utility]-[基準効用]を10増やし、[Alpha = 0.05]-[アルファ = 0.05]とすると、[Alpha ● Utility]-[アルファ ● 効用性]の値が0.5増えます。確率もそれに応じて増加します。
