基于满意准则的有限理性用户均衡流量分配性质研究

基于西蒙有限理性满意准则的研究框架, 研究了有限理性用户均衡下的并行网络交通分配问题. 通过引入满意水平的概念, 对有限理性用户均衡流量分配问题建立模型. 基于该模型, 通过考虑出行者满意水平的异质性和出行者对路径的偏好, 分析了有限理性用户均衡下交通流量分配的一些性质, 得到了有限理性用户均衡态存在的条件. 研究发现, 优先选择路径上的出行者满意水平不会低于次优先选择路径上的出行者满意水平, 还证明了当满意水平满足一定条件时, 有限理性用户均衡条件会变为完全理性用户均衡条件. 算例表明, 有限理性用户均衡对应的用户总成本不低于完全理性用户均衡下对应的用户总成本.     

基于非线性时间价值的多用户出行均衡与系统最优

针对存在异质用户的固定需求交通路网,当用户的时间价值呈离散分布,且出行费用与出行时间表现为非线性函数关系时,分别建立了基于时间和费用两种计量准则下的系统最优和多用户均衡路径选择模型.证明了在非线性时间价值函数条件下,存在非负匿名路段收费方案,使得基于费用计量的多用户均衡解与系统最优解一致,但在时间计量单位下,使得系统最优解与多用户均衡解一致的匿名路段收费方案不存在.     

考虑交易费用的电子路票方案建模与分析

在可交易电子路票方案中引入路票交易费用,应用参照依赖模型计算出行者的感知出行成本,根据用户均衡理论建立异质用户下的变分不等式模型.基于模型分析均衡状态下路段流量和路票交易价格的存在性和唯一性.通过社会群体间交通可达性的差异衡量不同交易费用率下可交易电子路票方案的社会公平性.综合考虑减小系统总出行成本和提高社会公平性两个目标,根据加权求和建立效用函数,可得不同权重下路票的最优交易费用率.     

ATIS影响下基于广义出行负效用的随机分配

考虑先进的出行信息系统(ATIS)对出行者路径选择行为的影响,提出了一种混合随机用户均衡交通分配模型。将出行者划分为"有ATIS接收装置"和"无ATIS接收装置"两类,两类出行者均以随机方式选择出行路径,路径选择准则为广义出行负效用最小,广义出行负效用定义为出行时间、出行费用和出行时间可靠性的线性组合。利用混合网络随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下基于广义出行负效用的随机型分配变分不等式模型,基于二次加权平均方法设计了求解模型的启发式算法。通过一个简单算例验证了文中所构建的模型和算法,并获得了一些重要的结论。     

考虑共享出行的用户均衡交通分配模型

为了研究共享出行行为对交通分配问题的影响,本文提出一个基于路径的共享出行用户均衡交通分配模型.在该模型中,出行者不仅要选择从出发地到目的地的路径,而且还要进行模式选择,以达到最小化广义路径出行成本的目的.本文构建的考虑共享机制的交通分配模型引入两个假设:1)一个乘客只被一个共乘司机搭载,一个司机只载一个乘客;2)由于参与共享出行活动,共乘司机和乘客均可获得额外的共享出行奖励,此外共乘乘客还能得到共享出行成本折扣.这两个假设使得所构建的共享出行用户均衡模型更贴近现实.Braess网络中的数值结果分析了关键参数对均衡结果的影响,结果表明:共享出行成本优惠和共享出行奖励均是鼓励出行者参与共享出行活动的有效措施.     

动态用户最优等价不等式问题

分别给出了动态交通配流(DTA)理论中与瞬时动态用户最优及理想动态用户最优条件等价的两个不等式问题,其中不等式中采用针对迄节点的路段变量,在符合现实中人们择路行为的同时为用户提供较为全面地诱导信息.在此基础上进一步分析了该不等式作为动态用户最优条件的等价性约束在具体相关交通问题中的应用.将该不等式问题作为等价性约束条件放到实际交通问题的模型当中,为动态交通分配理论的应用研究提供了新方法;该不等式为DUO模型提供了一种计算最小路径阻抗的方法,以及在求解模型时可以将其作为验证模型解是否满足DUO条件的算法收敛准则.     

城市道路单行系统布局优化的双层规划模型和混合算法

研究了基于出行者路径选择行为的单行道布局优化问题.借助于双层规划思想,以最小化研究区域内的总旅行时间为交通管理者的决策目标,建立了单行道布局优化的混合整数非线性规划模型,用0-1变量表征路段单行与否,用Logit型随机用户均衡网络模型刻画在交通管理者确定的某一单行道布局方案下的网络均衡流量模式.设计了GA-MSA组合式算法, 其中遗传算法求解上层问题,MSA算法求解在上层给定的单行布局方案下的路段均衡流量模式.为使初始化和遗传操作得到的染色体可行, 设计了相应的染色体修复程序.算例分析验证了用定量化方法优化单行道布局的必要性,参数敏感度分析解析了参数取值对优化结果的影响趋势和程度.     

用户异质下公交定价和道路收费收入再分配

针对收费道路与公共交通并行的竞争交通系统,在异质用户的出行时间价值服从均匀分布的假设下,结合公共交通的边际成本定价和平均成本定价策略,建立了均衡交通模型,分析了出行者的出行行为.研究发现,随着出行者时间价值之间的差异增大,无论收费收入上交财政还是补贴公交,自驾车人数在不同定价策略下差距减小.进一步,基于效率和公平的准则,考察了道路拥挤收费收入再分配原则所导致的系统总出行成本的变化情况,对四种公交定价和道路收费收入再分配策略进行了对比分析.研究表明,当道路收费收入直接补贴给公交出行者时,比较系统的总出行成本,平均成本定价策略优于边际成本定价.从公平角度分析,当出行用户的时间价值差异不是很大时,无论公交采取边际还是平均成本定价策略,收费收入全部用于补贴公交用户会使得公平性提高.最后,算例结果验证了当固定成本足够大时,受补贴的公交平均成本定价策略是一种较优的策略.     

基于博弈的蜜罐和入侵检测系统最优配置策略

根据网络攻防的工作量不对称、信息不对称和后果不对称,运用博弈理论与信息安全经济学,构建了蜜罐和入侵检测系统的信息安全技术组合模型。通过比较两种情况下公司和黑客博弈的纳什均衡混合策略,以及不同技术配置下人工调查概率的大小,探讨了入侵检测系统的检测概率和蜜罐个数对最优配置策略的影响,提出了配置两种技术时的预算范围,从而给出蜜罐和入侵检测系统技术组合的最优配置。最后,通过实例进一步验证了相关结论。     

交通信息诱导下的混合用户均衡模型研究

通过分析交通信息对出行者路径选择行为的影响,构建了一个同时考虑惯性出行者和非惯性出行者路径选择行为的混合用户均衡模型.随后,提出了求解混合用户模型的算法,通过算例对模型和算法的合理性进行验证,并探讨当出行者路径选择存在惯性行为时,交通信息是否能够缓解交通拥堵.研究发现交通信息虽然可以影响出行者的路径选择行为,但是可能会增加整个系统的总出行时间.而合适的信息渗透率有助于显著地减少整个系统的总出行时间,使得系统趋向于最优化.     

Coordination game model of co-opetition relationship on cluster supply chains

The research of cluster supply chains is a new direction and a hotspot of the industrial cluster theory. On the condition of the coordination game, the enterprises may be stuck on the non-efficient equilibrium status, which becomes an important problem that must be considered on cluster supply chains. A symmetrical coordination game model is constituted to describe the competition and cooperation relationship of the same-quality manufacturers on cluster supply chains. The methods of the non-cooperation game theory and the evolutionary game theory are respectively used to analyze the model, whose parameters＇ influences under each method are then compared. It can be concluded that the analysis of the evolutionary game theory is more realistic and practical. Finally, three approaches are considered to break away from being path-dependence locked-in non-efficient status during this coordination game evolutionary process, which provide the development of cluster supply chains with an effective forecasting and Pareto optimizing method.     

基于博弈论的逆向供应链定价策略分析

逆向供应链与传统供应链不同,传统供应链中的定价策略在逆向供应链中不再适用.为了解决该问题,基于单一制造商和单一零售商构成的逆向供应链系统,应用博弈理论对废旧产品回收的定价策略进行研究.分别得出了两个非合作博弈的均衡解(斯坦克尔伯格均衡和纳什均衡)和一个合作博弈的均衡解(联合定价),并进一步对各种定价策略的效率进行了分析.     

一种基于agent协调的两路口交通控制方法

智能体(agent)技术是近年分布式人工智能领域的研究热点，文章将其应用到城市交通信号控制领域中．在以Q—学习方法实现单路口信号控制的基础上，采用对策论与社会规则相结合的方法实现了两个路口控制agent(TSCA)间的协调问题．通过在仿真环境下的对比，证明采用该协调方法是有效的．     

Modeling the congestion cost and vehicle emission within multimodal traffic network under the condition of equilibrium

Traditional system optimization models for traffic network focus on the treatment of congestion, which usually have an objective of minimizing the total travel time.However,the negative externality of congestion,such as environment pollution,is neglected in most cases.Such models fall short in taking Greenhouse Gas(GHG) emissions and its impact on climate change into consideration.In this paper,a social-cost based system optimization(SO) model is proposed for the multimodal traffic network considering both traffic congestion and corresponding vehicle emission.Firstly,a variation inequality model is developed to formulate the equilibrium problem for such network based on the analysis of travelers’ combined choices.Secondly,the computational models of traffic congestion and vehicle emission of whole multimodal network are proposed based on the equilibrium link-flows and the corresponding travel times.A bi-level programming model,in which the social-cost based SO model is treated as the upper-level problem and the combined equilibrium model is processed as the lower-level problem,is then presented with its solution algorithm.Finally,the proposed models are illustrated through a simple numerical example.The study results confirm and support the idea of giving the priority to the development of urban public transport,which is an effective way to achieve a sustainable urban transportation.     

考虑出行者异质的多类型充电设施部署优化

考虑新型的兼容插电式充电与无线充电的电动汽车，以及路网中具有不同时间价值的出行者，本文研究了在有限投资预算约束下的多类型充电设施部署优化问题，包括传统静态插电式充电设施和动态无线充电设施在路网上的布局.本文提出了一个双层规划数学模型，上层模型描述了政府在给定投资预算下，如何确定充电设施的部署位置与类型，以使得系统总出行成本最小；下层模型采用多类型用户均衡（UE）准则来描述路网流量分配与充电设施部署位置的相互作用，即出行者的出行选择行为.针对提出的双层规划数学模型，本文提出了改进的混合整数代理模型优化算法（MSO-MI），并在其中嵌入双投影算法求解下层的多类型UE问题.算例分析验证了提出的模型和MSO-MI算法的有效性.     

D2D通信中基于帕累托占优的非合作博弈功率控制算法

D2D (device to device)通信系统中传统能效函数仅能捕获瞬时数据流量,而无法获取特定时间段内数据流量的能效。为此,本文将吞吐量和终端使用时间之积作为效用函数,以终端使用时间内的吞吐量最大化为目标,并将其建模为非合作功率控制博弈(non conperative power control game,NPG)问题并得到其纳什均衡解。然而,理论分析表明该纳什均衡解非帕累托有效,故而引入功率线性代价函数来改进效用函数。最后,为了得到帕累托占优解,应用超模博弈理论研究该纳什均衡解的特性,并设计出一个低复杂度的双层迭代最优价格均衡求解算法。理论分析和仿真结果表明所提算法不仅提升系统效用值和终端使用时间,还可以保持系统公平性。     

变分不等式的双层平衡表示及其在交通流分配中的应用

给出了Ｈａｒｔｍ ａｎ－ｓｔａｍ ｐａｃｃｈｉａ 变分不等式的一种双层平衡等价表示，指出了变分不等式与系统平衡之间的深刻联系，并讨论了它们在交通流分配用户平衡（ＵＥ）和随机用户平衡（ＳＵＥ）模型中的应用．     

基于NashCC-Q学习的两交叉口信号灯协调控制

提出一种NashCC-Q学习算法用于解决两交叉口信号灯协调控制问题.根据博弈论概念,相邻两交叉12之间的协调控制问题属于二人非零和合作博弈类型.在Nash.Q学习算法的基础上,将Q值函数的更新建立在Nash合作博弃中提出的Nash"公理方法"求博弈谈判解的基础上,进而解决合作博弈的问题,实现两交叉口信号灯协调控制.采用Paramics仿真软件进行仿真,结果表明该方法的有效性.     

零售商价格竞争下供应链的均衡及协调研究

研究了收益共享契约下,单供应商和多个价格竞争的零售商构成的供应链系统的均衡及协调问题.基于经济博弈理论的最新进展--超模博弈理论,证明了价格敏感的随机需求下零售商间的价格竞争一定存在纯策略纳什均衡,分析了均衡的特点,并给出了存在唯一均衡的条件;基于以上分析,对契约机制的设计进行了优化,既保证各方接受对契约的优化,又可实现多赢和系统协调.