發(fā)布時間：2018-07-18 18:45

【摘要】：交通流演化的內在動力機制是出行者的適應性學習及其誘發(fā)的路徑選擇行為的持續(xù)改變,當選擇行為趨于穩(wěn)定時交通系統(tǒng)也將達到或接近均衡狀態(tài)。首先基于累積前景理論建立了一個用戶均衡模型及其等價的變分不等式,在一定約束條件下對模型解的性質進行了討論;然后將累積前景理論與演化博弈論相結合,利用復制子動態(tài)來刻畫出行者日常路徑選擇的博弈學習行為,建立了一個動態(tài)交通系統(tǒng)模型,結合穩(wěn)定性分析證明了當滿足一定條件時系統(tǒng)演化能夠實現(xiàn)用戶均衡;最后通過算例在不同初始狀態(tài)和不同參照點更新規(guī)則下分別展示了交通流的動態(tài)演化與用戶均衡的實現(xiàn)過程,對相關研究結論進行了驗證。本文拓展了傳統(tǒng)交通分配模型完全理性假設和均衡分析方法的局限,更加真實、全面的刻畫了動態(tài)交通系統(tǒng)長期運行特征和規(guī)律。
[Abstract]:The intrinsic dynamic mechanism of traffic flow evolution is the continuous change of travelers' adaptive learning and the induced path selection behavior. When the choice behavior tends to stabilize the traffic system will also reach or approach the equilibrium state. Firstly, a user equilibrium model and its equivalent variational inequality are established based on the cumulative foreground theory, and the properties of the solution of the model are discussed under certain constraints, and then the cumulative foreground theory is combined with the evolutionary game theory. By using replicon dynamics to describe the game learning behavior of traveler's daily path selection, a dynamic traffic system model is established, and the stability analysis proves that the system evolution can achieve user equilibrium when certain conditions are satisfied. Finally, the dynamic evolution of traffic flow and the realization of user equilibrium are demonstrated by examples under different initial states and different reference point updating rules, and the relevant conclusions are verified. This paper extends the limitation of the traditional traffic distribution model's complete rationality hypothesis and equilibrium analysis method, and describes the long-term operation characteristics and laws of dynamic traffic system more realistically and comprehensively.
【作者單位】： 上海交通大學安泰經濟與管理學院;上海交通大學船舶海洋與建筑工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(50978163,71001067)
【分類號】：U491.112

【參考文獻】

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本文編號：2132638