case study

VI Projection and MP FW comparison
find they all collapse, find where is the problem
see the performance of MNL based sue
公式是什么
正确吗
算法
编程

Bug：

entropy_left 和 entropy_right相互颠倒防止

LeftTrialOutput = LeftTrialOutput + entropy_left;
RightTrialOutput = RightTrialOutput + entropy_right;
note 这个bug是通过一步步的debug试出来的。

用e-5来显示比%.10lf更高的精度

%.5e //显示5位数字

检查是否满足均衡条件

计算机跑出的结果

完全满足均衡条件

看看是否满足均衡条件

Dispersion parameter
Theta=2

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Theta=3

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Theta=0.5

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Theta=0.1

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不能达到收敛（Theta=0.1）

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计算一下平均最小期望

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Theta=0.1的时候也不一致。

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吓死爹了，excel中ln试ln，然后就一致了

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总结

FW在解MNL based SEU时就会出现偏差

congestion situation

在Deamnd加倍，path cost比以前多10倍的情况下，表现良好，达到均衡，最小期望值也一样

同样，再此Demand下测试离散参数，同样非常敏感，步长一开始好好的，然后，突然变0，前后解的误差急剧减少，同时不收敛。这个可以像一开始一样一步步看。

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ptt不能过高

这时link free flow time, OD demand, BPR对ptt影响都很大。

line search 里面也有bug

for (p_i = 0; p_i < NoPs; p_i++){
            entropy_left = entropy_left + p[p_i].Pf_Left * (log(p[p_i].Pf_Left) - 1);
            entropy_right = entropy_right + p[p_i].Pf_Right * (log(p[p_i].Pf_Right) - 1);
        }

把这两个问题测完，对Theta不敏感了，Apf符合Logit公式了。收敛的很好

改变Theta=2还是有bug

外部参数Theta要写成2.0

到目前为止调整Theta没问题了。Demand也可以。

Theta=0.1

符合logit fun
符合流量守恒
前后解相差很小。
Theta=0.01，direction=0；已经达到最优了。

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所得结论确实与Theta的变化一致。
CNL里面的离散参数
下层0-1
上层》0
下层=1时，为MNL
CNL有不同表达式，怎么互推
CNL更接近Probit，缓解了独立性

CNL-UE with FW Debug

CNL上没有问题
CNL excel 印证过，那估计在line search上有偏差
从MNL（SUE）可以看出，output的精度由line search的精度决定。不会比line search的精度高。说错了，提高line search的精度没有提高最终结果的精度。
S4LinkTravelTime(l);
S2CNL_Loading(l, nm, n, od);
S3AON(l, nm);
S5Direct(l, nm);
这几部出错的可能性不大
打印输出line search
line search内部没有问题，都在excel中核对过了
简化网络，就考虑三条线的情况。
也是AD符合CNL，line search有问题，不是路径选择的问题
将step size adjust 放在循环外面，对结果没有影响。

line search 在缩小到一定程度的时候就不动了。但是步长精度不需要那么高。问题不在这。MNL在line search的时候也有同样的问题。
不是在已有的基础上开发，就很难Debug。

如果link travel time是常数，一步就完成。所有流量分到最短路，line search 的时候确实是偏向均衡解的。说明，至少在一定情况下line search是没问题的。改为线性函数，也不已完成，但是解不正确。看看MNL。对于FFT乘以系数还是常数，要与flow挂钩；乘以一个常数，MNL也控制的不好；但是在输入data的时候，也乘以一个系数，一步就能收敛。下面，把flow这个变量引入试试；加入Flow以后也不收敛，应该是收敛的。回到BPR就可以，都是增函数，为啥不一样？BPR改成1次，也不收敛。这个怎么查？牵一发而动全身，肯定其他地方也用到了。看一遍流程就知道啦，link funtion是和objective fun连在一起的，link fun 改动，object fun也要改。如果是常数，obj不变化，正好碰巧了。我在VI里调link fun就没关系，因为就一步用地link fun。把link flow调低，link flow和Obj调整好，对了，没错。不调低的话

那我再试试CNL下面的link travel fun的改变会怎样。
直接到无穷了；

可能line search还有隐藏的问题
input对不对？

Link travel time 是BPR+constant+constant

第二天，从CNL-UE测试起。

要修改的地方：头文件，文件读写时的文件名，强行给定的最短路径（OD pair， mode）
昨天的code 测试乱了，从仓库里取原来的。又要重新Debug。说明，没做一点改动都要记录，不然马上就忘了。而且代码和数据要放一起，不能分开。
原来的代码数据结构变了，都要改。主要时nest数据结构体。
** 在data input要输入nest结构体**
将cost: nest cost, root cost, MargProb, CondProb都进行了调整
在probability 的计算代码也进行了修改
另外，在AON中也发现了问题
加载的时辅助流量，不是流量（ADem，Dem）

将FW与MSA进行对比：
首先，结果不一致。
第二，MSA的比FW更加符合CNL概率。
第三，MSA的多种固定步长对结果没有影响。（0.1，0.2... 1, 1.5）
总结，可以认为是line search的问题。
用VI的Projection和MSA对比，结果也不一致
想原因，可能是link travel time的表达式不一样，改成相同的表达式后，结果果然一致。
MSA改link cost中的一步，FW要改两步
然后想到，FW不但要改link cost的表达式，还要改line search里面积分的表达式。测试以后，发现FW，MSA，Projection对同一个算例求解得到相同的结果。

3 precision of FW and MSA is still not acceptable

3.1 Is the problem of AON?

membership 0.5-0.5 correct
membership 0.2-0.8 correct
Mu 0.8 correct (一开始是不一样的，后来检查一下CNL.xlxs，是原来的计算公式有错，改过来就完全一样了)
总结，不是AON的问题，还是要看看line search

3.2 check line search

check MSA: 精度一直在提高，只是比较慢而已。最高1e-6.
check line search: 精度一直在提高，明显比MSA快。但是仍有上限，20 万次迭代，最高1e-7. 50万次迭代，3*e-8. 同时查看AON—CNL，我认为没有问题。
总结：line search 上也没有问题，可能是FW自身的问题。

在MNL（SUE）中出现过的左右颠倒的问题，没有出现。
ptt也没有过高
line search里面的积分表达式正确
全局变量Theta要写成1.0的形式
line search 时候的积分表达式不对

3.3 test on larger net

规范输入格式
input data format
input file name
head file
shortest path: different origin should be give the shortest path

还是有问题，跑不起来。那就只能一步步Debug。

最短路给错了,Wrong origin
correct: Pred[2] = 15; Pred[3] = 15; Pred[15] = 14; Pred[14] = 5; Pred[5] = 1;
Wrong:Pred[2] = 15; Pred[3] = 15; Pred[15] = 14; Pred[14] = 5; Pred[5] = 4;
CNL pass
all pass
在ND上也能跑起来

MNL(SUE) --> CNL-UE with FW