3.5 基于RIPPER算法的路径决策规则
出行者根据搜索规则找到替代路径后，面临着两种选择：要么维持当前的出行路径方案，要么选择新的路径出行。这里同样采用RIPPER算法得到路径决策规则。
3.5.1 数据来源。结合SP调查法，确定出行路径选择意愿调查的选项为出行者从家到单位的三条不同出行路径；调查属性为：从家到单位的平均出行时间（分钟）、出行时间变化范围（分钟）、出行时间中交通拥堵时间所占的百分比（%）和总出行成本（元）；每个属性设定三个水平值。
3.5.2 模型估计。意愿调查中，请出行者根据自己的出行习惯用“1、2、3”对每个情境组合中的三条路径进行排序并依次两两对比，利用RIPPER算法提取出5条路径决策规则，其中“N”代表选择新路径。出行路径决策规则如表3所示：
以Rule2为例，若新路径的出行时间比当前路径少（27.2%～37.5%），同时新路径的出行时间可变性比当前路径多5分钟时，出行者会选择新路径出行。该决策规则集中两个类别有效性检验的四个指标分别为：1、1、0.964、1；0.901、1、0.9646、0.925，模型分类性能良好。
4 结语
本文构建了有限理性下基于RIPPER算法的出行路径搜索模型和决策模型。研究结果表明：在有限理性决策理论框架下，运用机器学习算法从数据中提取出以析取范式形式表达的规则，能合理地代表决策过程，完整地复制了出行路径选择行为启发法。说明个体因缺乏全智全能，在出行路径决策时寻求的并非全局最优解，而是在现有知识和认知水平的前提下以阈值来表示的可接受解。
参考文献
[1] Péruch P，Giraudo M-D，Garling T．Distance cognition by taxi drivers and the general public[J]．Journal of Environmental Psychology，1989，9（3）.
[2] Cohen W W．Fast effective rule induction[A]．Proceedings of the twelfth international conference on machine learning[C]．1995.
基金项目：江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目（2013SJD630005，2012SJD63005）；江苏省高校自然科学研究项目（14KJB580002）。
作者简介：栾琨（1977-），女，吉林白山人，讲师，博士，研究方向：居民出行行为。
（责任编辑：黄银芳）
