基于情绪参照点的多主体自组织路径选择模型

为了研究有限理性条件下出行者群体的自组织路径选择行为对交通流量分配的影响,利用累积前景理论结合小世界社会网络,建立了具有交互机制的多主体路径选择模型。在模型中,将参照点的特性与小世界社会情感优化算法思想进行有机结合,基于出行时间可靠性设计了具有异质特点的参照点及其演化规则,使出行者个体能够依据决策环境及情绪的变化动态地调整自身的出行时间预算,更加符合出行者的实际行为特征。最后,设计了交通流分配演化算法,求解路网配流。研究发现:(1)模型较好地继承了传统模型中的有限理性特点;(2)出行者的异质程度是影响交通流量分配结果的重要因素;(3)本文提出的模型较好地解释了实际交通流分配中的流量变化现象。     

ATIS混合诱导模式下出行者路径选择仿真研究

简要分析了交通广播、VMS及车载诱导等诱导模式的特点及其对出行者路径选择行为的影响,建立了不同诱导模式下出行费用的计算模型及多种诱导模式混合作用下的出行者路径选择模型,据此提出了相应的仿真方法.对4×4结点路网的仿真结果显示:1)各类交通信息能有效地缩短出行者的出行时间,ⅣS信息的效果更为显著;2)当系统中无其它诱导方式时,IVS的效果比有其它诱导方式时更为显著,且其效果随IVS安装率增加而降低,当存在其它诱导方式时,其效果与IVS安装率的关联不显著.     

不同路径选择策略的城市疏散仿真研究

结合Agent模型和GIS系统构建了城市大范围人员疏散仿真系统,采用A*算法建立了Agent的路径选择模型,讨论了基于最短距离、最短时间和混合型的三种路径选择策略.还基于实际的城市道路和人口数据,构建了疏散场景进行模拟.模拟结果表明:步行方式下不同路径选择策略下总体疏散时间差别不大,而车辆方式下则差别很大.不同路径选择策略下交通流的分布呈现不同特征,道路的拥挤路段和节点也不一致,因此需要采取合适的诱导策略进行引导.     

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.     

基于出行者路径选择行为的VMS诱导策略研究

针对现有交通诱导系统片面地确定可变信息板(VMS)位置和发布内容的弊端,提出系统性确定符合路网出行需求的VMS诱导策略的方法,该方法从交通管理者对系统建设成本的限制和出行者的路径决策心理出发,建立综合考虑两者期望的双层规划模型.其中上层模型考虑交通管理者对网络总效益的期望和对VMS建设成本的约束,下层模型根据出行者在VMS诱导下的转向概率,运用符合出行者路径选择心理的随机动态交通分配模型,并设计了求解算法.应用表明,在不同的系统建设成本约束下、网络总出行成本是网络交通需求水平、出行者的转向概率、VMS的布设位置、交通诱导信息的发布周期和内容等的组合结果,因此求解保证网络总出行成本最低的VMS诱导策略时需要同时考虑以上因素.研究结论可为城市交通管理VMS诱导决策提供理论支持.     

基于投影动态系统理论的网络交通演化模型

为了分析时间标准以小时或天为单位的网络交通流演化问题,利用投影动态系统理论建立了相关问题的演化投影动态系统。从网络组成基本元素入手,首先分析了出行者途中对出行路段的选择行为和对局部网络节点最短行程时间的重估问题,得到了基于网络局部信息的出行者路线调整策略。对上述策略进行时间上的演化建模,得到了网络交通流演化的投影动态系统。通过分析与该投影动态系统有相同稳态点的变分不等式,揭示了该系统与基于用户均衡的交通流分配模型的一致性。利用建模过程的分析,设计了启发式的投影动态系统离散演化算法。通过设计阶梯式算法收敛指标,可以加速演化得到网络的稳态。算例分析验证了模型算法的有效性。研究表明基于投影动态系统的交通流演化模型不仅能较好地刻画交通流演化特征,而且可应用于交通管理措施的短期交通流影响分析。     

带有信息有限预知的片堵塞加拿大旅行者问题

提出突发性片堵塞下的实时路径选择问题即片堵塞加拿大旅行者问题(regional blockages Canadian traveller problem),考虑出行者对堵塞信息有限预知的情形,从在线问题与竞争策略的角度,建立片堵塞加拿大旅行者问题在线路径选择模型,设计贪婪策略,结合片堵塞中多条路段同时发生堵塞的特点,通过比较信息预知点到片堵塞起始点的路段(预知路段)通行时间与最短路径上堵塞路段恢复时间的大小来分析策略的不同情形,证明贪婪策略竞争比,并讨论影响贪婪策略竞争比的预知路段通行时间临界值.     

多目标路径诱导下平衡市场渗透率的确定

假定在多目标路径诱导下,用户基于旅行时间和旅行费用权衡的水平上做出路径抉择,这有别于传统的单目标路径诱导下,用户选择旅行时间最小的路径出行的决策.在先进的旅行者信息系统下,有诱导装置的出行者能更准确的选择旅行负效用最小的路径出行,而无诱导装置的出行者对出行路径的选择有更大的随机性,因此路径诱导能给出行者带来收益.假定路径诱导带来的收益决定了在路网达到平衡时有多大比例的出行者使用诱导装置,即平衡市场渗透率.本文利用混合网络随机用户均衡建模理论,研究了多目标路径诱导下平衡市场渗透率的确定方法,并设计了一个求解模型的算法.通过算例讨论了单目标和多目标路径诱导、旅行费用函数形式以及信息质量参数对平衡市场渗透率的影响.研究结果表明,与多目标路径诱导相比,单目标路径诱导可能低估或高估平衡市场渗透率;平衡市场渗透率随信息质量是递增的,但其边际影响是递减的.     

道路容量不确定情形下可靠应急疏散路径规划问题

本文提出道路容量不确定的基于可靠性的应急疏散路径规划(包含路径的选择和随时间的流量分配)模型.现有的模型假设在制定路径规划时就已知灾害发生后的道路容量,或者为确切不变常数,或者为精确概率分布函数.本文假设道路容量的概率分布难以精确获知,仅知部分分布信息,利用分布鲁棒优化方法,构建寻求以已知信息为特征的不确定集的最坏情形下的可靠疏散路径规划.基于交通流的网络拥塞最小化原则,建立了以最小拥塞概率为目标的机会约束模型,以保证应急疏散路径规划方案分配的流量不超过灾害发生后实际的道路容量,进一步确保路径规划方案的可靠性.给出了求解方法,进行了仿真分析,验证了方法的有效性和疏散路径方案的可靠性.     

基于多智能体协商的路径选择行为仿真研究

动态路径选择是城市交通流诱导系统的核心理论之一.为了兼顾个体出行者和路网系统管理者在路径选择过程中的利益,从分布式人工智能的角度出发,给出了一种基于多智能体协商的动态路径选择方法,将路网中的驾驶员、信息发布单元以及系统管理者分别看作不同的智能体进行建模,并给出智能体之间的路径选择协商模型.借助多智能体仿真软件Starlogo,对无信息无协商出行、有信息无协商出行和有信息有协商出行等三种不同的仿真方案进行模拟比较,仿真结果验证了协商方法在满足驾驶员出行需求以及提高路网整体效率方面的有效性和优越性.     

专家权重模糊评价下的超对策偏好认知集结

针对超对策环境中不同专家给出的对其他局中人结局偏好关系的不同认知,在专家权重为模糊评价时提出了一种偏好认知信息的集结方法。首先,给出了专家模糊权重评价相容的定义,讨论了相容的充分必要条件。然后,通过给出一个与模糊权重相对应的有效权重,集结专家群体对其他局中人结局偏好关系的认知,进而引用大多数一致性优胜者模糊集来确定其他局中人的结局偏好。最后,给出了一个数值例子。     

直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题.针对方案偏好信息以直觉判断矩阵形式给出且属性权重信息不能确知的情形,定义了加型一致性直觉判断矩阵、积型一致性直觉判断矩阵以及直觉模糊决策矩阵的得分矩阵等新概念.基于得分矩阵和直觉判断矩阵,分别利用两种转换函数建立一些简洁的线性规划模型.通过求解这些模型获得属性的权重,进而给出了一种基于直觉模糊偏好信息的多属性决策途径.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

Flexible Interaction Multiobjective Programming

This paper develops and interactive method,called flexible interaction multiobjectiveprogramming(FIMP),for solving multiobjective decision problems.In a decision process a minimaxproblem is iteratively solved within a progressively reduced objective space until a noninferior solutionwhich is perferred by the decision maker(DM)is found.The interaction process is easy,reliable and     

基于偏好DEA 的应急系统选址模型研究

在传统的应急系统选址模型的单一评价指标的缺陷基础上,分析了影响应急服务设施选址的输入指标和输出指标,建立了基于偏好DEA的应急服务设施选址模型.通过适当的变量替换,将非线性规划模型转化为线性规划模型,从而给实际应用带来了便利.最后通过一个例子说明,基于偏好的DEA选址模型,为应急服务设施选址问题提供了一种有效的分析方法.     

城市道路网络多交叉路口交通信号实时优化控制模型与算法

城市道路各交叉口交通信号的实时管理和控制直接影响了整个城市的交通拥挤。以武汉市武昌区各主要交叉路口的交通信号控制问题为背景，构造了交通网络中以多交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型，用遗传算法对其进行了仿真数据求解，得到了实时控制的配时方案，并与固定周期固定绿信比方案进行了比较，结果表明该模型和算法对交通信号实时控制是非常有效的。     

公平与效率中的“公平偏好”：信息与记忆效应

“公平偏好”是正确处理公平与效率之间关系的一个重要理论，近年来是实验经济学研究的热点问题.由于它与“理性人“假设的矛盾，所以较难纳入到经典经济学的理论分析框架.本研究在经典经济学理论假设下逐步引入信息和记忆效应，构建双盲最后通牒博弈模型、分配者策略模型和动态交互博弈模型，通过计算机模拟进行检验.动态交互博弈模型的计算机模拟产生非零的分配比率，与以往文献中的现场实验结果和现实情况吻合，表明公平偏好与信息和记忆效应有内在联系，即在经典经济学的基本框架下引入信息和记忆效应可导出公平偏好，由此搭建了经济学理性人假设与公平偏好的桥梁.     

旅游资源需求函数模型及应用

自然旅游资源生态系统在人类活动中弱化了自支持能力, 基于社会福利经济学原理的旅游者对旅游资源的价值补偿研究逐渐成为热点.基于旅游者显示性(行为)和陈述性(意愿)偏好实证数据, 通过需求函数, 研究非市场社会(准)公共品自然旅游资源经济价值, 以反应旅游者享受旅游资源的价值补偿.采用需求函数的连续型函数、Box-Cox模型和计数模型形式系统分析显示性偏好数据, 指出半对数、Box-Cox Ⅰ 型和负二项分布计数模型的需求函数具有较大优势; 并用它们分析陈述性偏好数据.提出整合旅游者的显示性和陈述性数据需求函数模型分析旅游资源破坏与改善导致的价值补偿和可持续发展问题, 并给出大连滨海旅游资源分析案例.     

基于偏好序的抗操作和抗自亏双边匹配方法

针对基于偏好序的双边匹配问题,提出了具有抗操作和抗自亏性的匹配方法.具体地,首先,给出了稳定匹配方案和帕累托有效匹配方案的定义,以及匹配方法的抗操作性和抗自亏性定义.然后,通过借鉴经典G-S算法的思想,设计了确定最优匹配方案的IG-S算法.进一步地,讨论IG-S算法的特点,并证明了IG-S算法的合理性.最后,通过一个算例表明所提方法的可行性和有效性.     

具有序区间偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题,提出了一种新的决策方法.首先,给出了具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题的描述,并给出了序区间偏好信息下的可接受对和个体理性匹配的定义;然后,给出了基于可能度的弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的定义,并分析了各种稳定匹配之间的关系;在此基础上,分别构建了获得弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的多目标优化模型,并给出了获得相应最优匹配方案的求解方法.最后,通过一个算例说明了该方法的有效性和可行性.     

考虑偏好序的多满意稳定导向双边匹配决策方法

针对考虑偏好序的多满意稳定导向双边匹配决策问题,提出了一种新的决策分析方法.首先,给出了双边匹配方案、稳定双边匹配方案、弱稳定双边匹配方案和α-稳定双边匹配方案的相关定义.然后,考虑双边匹配主体给出的强偏好序、弱偏好序、无差异偏好序和未知偏好序信息,分别计算了双边匹配主体的满意度.进一步地,分别构建满意、弱满意稳定、α-满意稳定和满意稳定等四种决策导向的优化模型.通过运用求解模型的变步长算法,可以获得相应的最优匹配方案.最后,给出一个算例,证明所提方法的有效性和可行性.