摘要：城市居民出行过程中出行者的路径选择行为决定着道路网络交通流的分布模式,深刻影响着城市交通规划和网络设计方案的制定。传统交通分配依据最短路径时间选择出行路径,不能反映路径流量大小对出行者路径选择行为的直接影响。基于此,将出行起讫点间路径时间作为价格信号,路径流量作为数量信号,运用经济学非均衡理论中的价格-数量调节行为原理描述出行者的路径选择行为。在出行市场背景下,定义了数量调节用户均衡,建立了数量调节用户均衡条件和等价的非线性互补问题。运用GAP函数对非线性互补问题进行重新描述,最终建立了求解数量调节用户均衡的数学规划模型。鉴于路径流量不等于该路径中各路段流量之和,数量调节用户均衡问题需使用基于路径的算法求解,开发了基于OD分解的求解算法。OD分解算法与现有的基于路径的算法共享高斯-赛德尔分解方案,迭代过程中算法并不是顺序访问每个OD对,而是通过引入一个自适应方案来确定。针对未满足收敛条件的OD对,该算法将负梯度作为下降方向,运用Armijo类型的线性搜索确定步长,求解单OD子问题。最后分别对一简单网络和真实网络进行测试,计算结果表明:所开发的OD分解算法能将更多的计算成本投放在非均衡的OD对上,有效提升了计算效率和收敛性能,可应用于大规模网络计算。