论文以基于Logit模型的随机型交通网络用户均衡问题为研究对象，研究随机型用户均衡模型的最优化条件和特征、交通网络要素的选择率以及网络流量和旅行时间对于一些可控变量(包括路段自由旅行时间、路段容量和OD需求量)的敏感度，这三部分是本文的主题部分。 论文首先探讨了Logit模型以及相应的随机型网络中满意度、期望理解阻抗的性质，并说明为什么论文采用Logit模型，这些是后面主体内容的基础。主体的第一部分总结了目前基于Logit模型的随机型用户均衡模型，并利用梯度法和库恩一塔克条件，得到了各类模型的最优化条件，并对模型的特征进行了分析。第二部分利用概率论和权理论，得到单路段和双路段的选择率的计算公式，并设计了相应的选择率算法；利用路段选择率，可以得到了结点(交叉口)选择率以及交叉口分流率；选择率还可以应用于分析路段和交叉口的流量构成情况。第三部分在分析了随机型用户均衡模型及其优化条件的基础上，充分运用目标函数的一阶、二阶微分信息，从非线性规划理论出发推导出随机型用户均衡模型的敏感度分析方程，并用交通网络要素的选择率来描述。 论文相关的实例分析包括：选择率算法实例分析，交叉口选择率、交叉口分流率计算实例分析，利用选择率分析路段和交叉口流量构成实例分析，敏感度算法实例分析，随机型用户均衡敏感度与确定型用户均衡敏感度相互关系的实例分析。 经过实例分析，论文得出：选择率算法与敏感度算法得到的结果满足实际要求，得到的交叉口选择率、交叉口分流率完全正确，随机型用户均衡敏感度随着离差参数θ的增大，并不是一味的趋近于确定型用户均衡的敏感度，而是在达到与确定型用户均衡结果相差不大的情况以后，随机型用户均衡的计算结果围绕着用户均衡敏感度结果上下有着轻微的波动。