在Vissim 中假定，所有司机并非只是使用从一个停车场到另一停车场的最佳路径，而是将交通分配到全部已知的路径。这样便于识别出针对每个 OD 关系的 n 条最佳路径。但是并无有效方法联系交通分配以合理的方式直接计算 n条最佳路径。因此在仿真的每次迭代运行中Vissim的短路径搜索计算出每个起始和目的地关系的最佳路径。因为迭代运行时交通方针和随之通路的出行时间均更改，直至达到收敛，也可在迭代中获得不同的最佳路径。所有搜寻到的在迭代中获得最佳路径资格的路径汇总到 Vissim中，并保存到路径文件 *.weg。这种路径提高以下迭代方式。
“最佳”路径的标准是生成的路段费用。因所生成费用的加权系数取决于车辆类型，所以可针对不同车辆类型找到不同的最佳路径。搜寻路径在评估间隔开始时一同开始，并使用生成的期望费用，该费用在之前的迭代中得出。
因为在第一次迭代中并没有从之前仿真中得到的行程时间信息，所以使用行程长度 [m] 替代。在后续的迭代中，预设并未驶入车辆的通路，将行程时间假设为 0.1 秒。这样对于根据路径查找来说，比较吸引人的地方是可以使用包含未用通路的路径。这样做可能在第一次迭代中获得一些仅少部分合理的路径，但在鼓励司机尝试使用未知路径时，已知路径的收集量会迅速增长。
通过行程时间的加权可在生成的费用功能中影响司机的“实验乐趣”。这样就有效地避免了远距离绕路。原则上的优势是，可快速地找到尽可能多的路径。若找到不现实的路径，可在后续迭代时舍弃。可在搜寻路径的选项中对此进行定义(通过附加费用或关闭影响搜寻路径)。
可选择在通过随机修改通路评价或短途费用提高进行其他路径搜寻后再进行一次附加的查找(执行其他路径搜寻)。
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