路径选择方法，带标准密度

开始时确定局部行人决策的面域上的行人数量。然后基于路径选择参数计算面域上的行人密度，对行人有效的局部路径决策在此面域上。

您可以选择下列路径选择参数：

选项	意义
最佳路径	所有行人的用户自定义百分比使用最佳路径。使其通过行人密度最小的面域。如果有多条最优路径，那么这些路径流量相同。其余行人随意分配到其他路径上。默认值 90.00 %
Kirchhoff	Kirchhoff指数E：一条路径选择的概率等于密度的商。 $ϱ$ 高Kirchhoff指数E被所有路径的数量百分比的总和除，默认值 3.5。在两条局部路径中生成局部路径1的相对流量pi： $p_{1} = \frac{ϱ_{1}^{E}}{ϱ_{1}^{E} + ϱ_{2}^{E}}$
Logit	Kirchhoff分母E：一条路径选择的概率等于e高（负密度-的商。 $ϱ$ 除以用户自定义的分母 n) ，除以所有路径总和次幂，默认值1.33，行人 /m²： $p_{1} = \frac{e^{\frac{{- ϱ}_{1}}{n}}}{e^{\frac{{- ϱ}_{1}}{n} +} e^{\frac{{- ϱ}_{2}}{n}}}$ $p_{2} = \frac{e^{\frac{{- ϱ}_{2}}{n}}}{e^{\frac{{- ϱ}_{1}}{n} +} e^{\frac{{- ϱ}_{2}}{n}}}$
Logit的倒数	Logit 的倒数-分子z：选择一条路径的概率等于e高的商（分子z除以密度 $ϱ$ 除以所有路径总和次幂，默认值1.33，行人 /m²： $p_{1} = \frac{e^{\frac{Z}{ϱ_{1}}}}{e^{\frac{Z}{ϱ_{1}} +} e^{\frac{Z}{ϱ_{2}}}}$

组合方法：计算来自路径选择面域的行人密度

总数：所有路径选择面域的行人总密度。如果路径选择面域重叠，那么这些面域和其上的行人只需考虑一次。
平均值：来自所有路径选择面域的平均密度
最大值：来自所有路径选择面域的最大密度
最小值：来自所有路径选择面域的最小密度

对于平均值，最大值，最小值适用：如果路径选择面域重叠，这些面域和其上的行人要考虑多次，因为每个面域的行人密度是单独确定的。