誘導條件下的路徑選擇行為及協(xié)調方法研究.pdf

1、本文主要圍繞路徑選擇、誘導信息、均衡模型以及控制與誘導的協(xié)調幾個問題進行了研究。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,并對這幾類模型進行了比較與分析,然后對交通信息的有效性進行了理論上的評價,提出了動態(tài)誘導路徑的一種計算方法,并且對管理者發(fā)布誘導信息與出行者的路徑選擇間的交互過程進行了分析和討論。另外,論文從管理者的角度利用對均衡模型的研究提出了一種期望的出行狀態(tài)。最后構建了控制與誘導協(xié)調的一種新

2、方法,并通過仿真試驗驗證了方法的有效性。具體地來說,論文的主要研究內容及創(chuàng)新點如下:
　　 (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,將出行過程抽象為完全信息博弈模型,給出了相應的求解算法及其算例,鑒于計算的復雜性,轉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,分別利用改進的最優(yōu)反應動態(tài)和復制者動態(tài)對出行過程進行了研究,得到了一種確定進化穩(wěn)定策略解的方法；然后將隨機擾動加入出

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體路徑選擇的隨機虛擬行動學習過程及其相應的算例；最后轉換角度,以路徑作為博弈參與者將各種出行模型進行了比較與分析。
　　 (3)在非線性出行時間函數(shù)的假設條件下,討論了兩類均衡存在的條件,對交通信息的有效性進行了理論評價,并且提出了一種動態(tài)誘導路徑的計算方法,使得誘導信息更為接近實際情況。
　　 (4)為研究出行者對誘導信息的服從問題,論文建立了誘導-出行信號博弈,討論

4、了該模型所有的完美貝葉斯均衡,并據此對路網進行了等級劃分。為充分體現(xiàn)管理者與出行者之間的交互過程,構建了多類博弈模型的虛擬行動學習過程,并對其收斂性進行了討論。
　　 (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路徑選擇模型來進行研究,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),減小計算的復雜性。
　　 (6)最后