誘導(dǎo)條件下的路徑選擇行為及協(xié)調(diào)方法研究.pdf

1、本文主要圍繞路徑選擇、誘導(dǎo)信息、均衡模型以及控制與誘導(dǎo)的協(xié)調(diào)幾個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了研究。首先,在不考慮交通信息的條件下利用多種博弈出行模型研究了出行者的路徑選擇行為,并對(duì)這幾類(lèi)模型進(jìn)行了比較與分析,然后對(duì)交通信息的有效性進(jìn)行了理論上的評(píng)價(jià),提出了動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)路徑的一種計(jì)算方法,并且對(duì)管理者發(fā)布誘導(dǎo)信息與出行者的路徑選擇間的交互過(guò)程進(jìn)行了分析和討論。另外,論文從管理者的角度利用對(duì)均衡模型的研究提出了一種期望的出行狀態(tài)。最后構(gòu)建了控制與誘導(dǎo)協(xié)調(diào)的一種新

2、方法,并通過(guò)仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。具體地來(lái)說(shuō),論文的主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　 (1)在不考慮交通信息的條件下,首先將出行者看作完全理性者,將出行過(guò)程抽象為完全信息博弈模型,給出了相應(yīng)的求解算法及其算例,鑒于計(jì)算的復(fù)雜性,轉(zhuǎn)換建模角度提出了一種新的求解算法。
　　 (2)將出行者看作有限理性者,分別利用改進(jìn)的最優(yōu)反應(yīng)動(dòng)態(tài)和復(fù)制者動(dòng)態(tài)對(duì)出行過(guò)程進(jìn)行了研究,得到了一種確定進(jìn)化穩(wěn)定策略解的方法；然后將隨機(jī)擾動(dòng)加入出

3、行者的收益函數(shù)中,分別給出了基于純策略和混合策略的個(gè)體路徑選擇的隨機(jī)虛擬行動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程及其相應(yīng)的算例；最后轉(zhuǎn)換角度,以路徑作為博弈參與者將各種出行模型進(jìn)行了比較與分析。
　　 (3)在非線(xiàn)性出行時(shí)間函數(shù)的假設(shè)條件下,討論了兩類(lèi)均衡存在的條件,對(duì)交通信息的有效性進(jìn)行了理論評(píng)價(jià),并且提出了一種動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)路徑的計(jì)算方法,使得誘導(dǎo)信息更為接近實(shí)際情況。
　　 (4)為研究出行者對(duì)誘導(dǎo)信息的服從問(wèn)題,論文建立了誘導(dǎo)-出行信號(hào)博弈,討論

4、了該模型所有的完美貝葉斯均衡,并據(jù)此對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行了等級(jí)劃分。為充分體現(xiàn)管理者與出行者之間的交互過(guò)程,構(gòu)建了多類(lèi)博弈模型的虛擬行動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程,并對(duì)其收斂性進(jìn)行了討論。
　　 (5)為了更好地體現(xiàn)管理者所期望的出行狀態(tài),本文利用Logit路徑選擇模型來(lái)進(jìn)行研究,提出了該模型的一種新的求解算法-Dial’s分批加載算法,它可以避免路徑枚舉的工作,并且提出了一種新的靈敏度分析法,可以大大降低維數(shù),減小計(jì)算的復(fù)雜性。
　　 (6)最后