基于路径运行时间可靠度的随机系统最优拥挤收费模型

应用交通网络平衡模型和边际成本收费理论相结合的方法,研究了运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费问题,建立了运行时间可靠度及内生ATIS市场渗透率条件下随机系统最优交通拥挤收费模型.分析了基于运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费对用户出行行为的影响.发现了与确定性网络用户平衡流中的情形类似,对于考虑运行时间可靠度下的随机交通网络,边际成本收费理论仍然适用,即采用边际社会成本流函数代替单位路段成本流函数,可以使随机网络随机用户平衡流变为随机网络随机系统最优流.算例分析结果表明:在传统的拥挤收费模型中,拥挤收费仅与路径(路段)运行时间和路径(路段)流量有关.现实中,在确定他们的出行路线时,用户往往还会考虑网络运行时间可靠度因素,而不仅仅是路径运行时间或成本.用户对于运行时间可靠度的置信度要求越高,传统的拥挤收费执行效果越不理想.因此,现实生活中传统的拥挤收费不一定能使网络效益达到最优或缓解交通拥挤.     

考虑ATIS市场占有率及遵从率的随机系统最优拥挤收费模型

考虑装备ATIS的用户在出行时并不总是遵从ATIS提供的信息, 将所有用户分为三类: 装备ATIS且遵从的用户, 装备ATIS但不遵从的用户和未装备ATIS的用户. 其次, 根据用户的时间价值(VOT)将用户进行分组. 研究了周期性拥堵交通网络条件下内生ATIS市场占有率和遵从率的随机系统最优拥挤收费问题, 建立了内生ATIS市场占有率和遵从率下多用户类型随机系统最优拥挤收费模型. 通过算例分析表明: ATIS为用户提供的交通信息质量的提高有利于降低网络中的拥挤收费总额; 虽然高收入人和低收入人同样装备ATIS, 但是他(她)们的路径选择行为却不尽相同, 高收入人的ATIS市场占有率和遵从率均高于低收入人; ATIS的信息质量既影响ATIS市场占有率又影响遵从率.     

基于随机最优反应均衡的认知层级模型

随机最优反应均衡与认知层级理论是在有限理性框架下对纳什均衡的修正方法,在解释实验结果时,2个模型存在参数范围变化过大的缺陷.将二者结合起来,并在表述参与者判断认知层级概率分布时引入噪声干扰,修正了各认识层级参与者选择策略的行为方式,从而建立了认知层级模型框架下,参与者依据反应函数决定策略选择概率的模型.通过算例进行比较,结果表明,该模型的精度更高、解释能力更强.     

污染控制成本模型与求解方法

分析了工业生产造成环境污染的主要方式 ,在此基础上建立相应的污染控制成本模型 ;通过该数学模式研究了控制污染的非线性逼近理论求解方法 ,探讨了成本最优问题。最后给出了一个算例。     

停车受限条件下多模式交通网络动态拥挤收费

在一个多起始单终点的交通网络上,本文研究当终点处停车空间不足时,如何通过在路段瓶颈处实施拥挤收费实现系统最优.首先,根据小汽车和公交的出行成本函数,运用凸规划算法求解系统最优条件下网络中各OD最优的小汽车和公交出行量.其次,根据系统最优时的小汽车出行量,计算出为了消除交通瓶颈处车辆排队而实施的动态拥挤收费.再次,根据小汽车和公交车出行成本的均衡条件,计算出各OD对每辆小汽车出行者应缴纳的停车拥挤附加费(或应获取的补贴),收取该费用(或发放补贴)的目的是调节小汽车和公交的出行量使它们在双模式均衡(小汽车与公交车出行模式均衡)条件下分别达到系统最优水平.最后,算例分析了两组OD对的情况,计算出两种泊位供应量下各OD对小汽车最优出行量与小汽车出行的停车拥挤附加费或补贴,并且给出了动态拥挤收费与道路收费的函数曲线.     

随机市场深度下多资产的最优执行问题

投资者对金融资产的供求往往随着市场波动而不断变化,并随时进行下达和取消订单等交易行为,故而市场的流动性在本质上是随机波动的.因此,本文研究了当市场深度随机变化时,限价指令簿市场中多资产的最优执行问题,并采用动态规划的方法给出了最优执行策略及最小执行成本的解析表达式.结果表明,最优执行策略是关于位移和剩余头寸的线性函数,而最优执行成本则是关于初始资产购买量的非线性函数.数值算例显示,当投资者忽略市场深度的随机波动特征及资产价格的相互交叉影响时,将会导致支付较大的交易成本,从而降低投资的福利水平.     

具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器

提出了具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器。针对状态模型与观测模型同时具有偏差且偏差模型噪声与状态模型噪声相关的情况 ,给出了具有随机偏差的状态方程的增广状态 ,并通过U V变换对卡尔曼估值器的协方差矩阵解耦得到了最优多段卡尔曼估值器。结果表明 ,多段卡尔曼估值器不仅是最优的 ,而且降低了计算的复杂度     

区分车辆起讫信息的拥挤道路使用收费模型

拥挤道路使用收费被视为缓解城市交通拥堵的有效手段之一.本文发展了一个区分车辆起讫点信息的路段收费模型,并将其与边际社会成本收费、一般路段收费和路径收费模型进行了严格比较.四种收费方式均能实现系统最优的路段流量分布,且收费收益只与OD需求及收费用户均衡时的最小路径费用相关.边际社会成本收费方式产生的网络总收费最高,一般路段收费方式次之,然后是本文提出的收费策略,路径收费方式产生的总收费最小.一般路段收费可匿名实施,路径收费需要获取出行者完整的路径信息,本文提出的收费策略只需获取出行者的起讫点信息.在一个多OD对交通网络上完成的数值计算验证了理论结果.     

一类随机决策模型的期望最优解及其经济意义

以线性多目标规划有效解的有效率及相关理论为基础，定义一类随机决策模型的期望最优解及相应的最优率，指出该随机决策模型的求解可只考虑相对应的线性多目标规划的非劣极点，因为只有这些非劣极点处的最优率才可能不为0。最后举例予以说明。     

基于队形控制的多机器人时间最优搬运方法

从多机器人队形控制的角度出发,并以组群机器人系统结构为基础,分析设计了一类多机器人协作搬运方法--时间最优搬运方法,主要解决了在被搬运物体形状未知的情况下如何寻找最优搬运点以及各机器人时问最短到达最优搬运点的路径规划问题,并证明了稳定时间最优路径规划算法(STOPP)满足队形变换时间最优且保证队形转换过程中系统内部避碰.     

AN INVARIANCE PRINCIPLE IN LARGE POPULATION STOCHASTIC DYNAMIC GAMES

We study large population stochastic dynamic games where the so-called Nash certainty equivalence based control laws are implemented by the individual players. We first show a martingale property for the limiting control problem of a single agent and then perform averaging across the population; this procedure leads to a constant value for the martingale which shows an invariance property of the population behavior induced by the Nash strategies.     

State Estimation of Discrete Stochastic Singular System

1　 IntroductionIn the area of singular systems control much work has been done recently. The basictheory of singular systems has been proposed. A lot of results are obtained fordeterministic singluar systems[1～ 2 ] . However,only a few results are from stochasticsingular systems[3～ 5] ,in which attention is paid to time-invariant stochastic singularsystems. The state estimation and observation problems of time-invariant stochasticsingular systems have been discussed in[3 ] .The state estim…     

具有弹性需求收费道路的定价策略分析

目前收费道路在我国比较普遍，而收费道路上影响车辆通行需求的一个很重要的因素是其收费定价，作为收费道路的经营者，必须考虑出行者对道路定价的反应，因为道路定价对出行者的出行需求和路径选择都会产生重要的影响，文章考虑存在并行收费道路的情况下，不同经营者之间在竞争和合作的情形下的最优决策机理和定价策略。     

一类随机摄动系统的最优控制与仿真

在内模控制(IMC)结构下对控制能量存在约束时一类随机摄动系统的最优控制及其仿真方法作了探讨。首先在鲁棒重新设计的基础上,针对一类随机模型误差的描述提出了一个平均意义上的包含跟踪误差和控制能量的性能指标,然后通过谱分解极小化该性能指标导出一个最优的内模控制器设计方法,可以兼顾模型摄动和控制能量约束,最后根据随机摄动系统的特点进行仿真研究进一步说明了所得控制方法的有效性。     

固定消费模式下的最优投资组合

研究了当投资者的消费为固定模式时的最优投资组合问题．投资者的目的是：在保证固定消费正常进行的条件下，使最终财富的期望效用最大．把现金流分成两部分来考虑：一部分保证消费的正常进行，一部分用于投资．假设投资者的消费是时间的连续函数或者分段连续函数，应用随机最优控制的方法得到了这两种情形下一般效用函数的最优投资策略并导出了值函数满足的HJB方程,最后，分析了消费对投资决策的影响.     

利用航向舵减横摇控制研究

介绍利用航向舵减横摇的基本原理，建立船舶横向运动的系统模型及测量模型，基于有理谱理论，利用最小二乘法建立船舶受扰力及力矩的成形滤波器及状态方程，利用卡尔曼滤波对扩展系统状态进行最优估计，以二次型性能为指标构造随机最优控制律。在典型航行工况下进行了系统仿真，仿真结果表明，该方法可取得明显的减摇效果，其中减横摇效果可达70％以上，减艏摇效果可达50％以上。因此该方法具有一定的实用价值。     

基于ADRC的经济增长分析

中国经济目前位于高储蓄、低消费的发展路径,如何安排合适的经济转型路径,使得经济走向长期最优均衡,具有重要的现实意义.然而,由于经济系统的复杂性,人们很难运用基于受控对象精确信息的控制方法来设计合理的增长路径.自抗扰控制(ADRC)是一种独立于模型的误差反馈控制方法,其自然地反映了理性人的决策思维.本文首先对比了当经济增长模型的均衡解存在显示表达式时,运用ADRC与最优控制这两种不同方法所取得的控制效果.研究表明,ADRC有助于合理安排经济发展路径以降低效用损失.如果再考虑到经济周期、技术进步等因素对经济带来的影响,此时通过最优控制方法就只能获得均衡解的稳态值.本文以稳态资本存量作为参考目标,运用ADRC对此进行分析.结果表明,ADRC仍然可以给出较优的经济发展路径,使得经济在\"稳与快\"间保持平衡,引导经济走向长期稳态均衡.     

广告竞争模型的最优控制策略研究

考虑了竞争性和信息性两种广告对企业市场份额不同作用,提出一个在两强竞争情况下的动态广告投入模型,运用动态规划的Bellman方程求出模型的闭环Nash均衡解,得到企业应采取的广告最优控制策略,并进一步研究Nash均衡解有经济意义的参数范围以及Nash均衡解收敛的条件.最后用一个数值例子分析了Nash均衡下的广告策略.     

ATIS作用下的混合交通行为网络与效率损失上界

考虑一个被路径诱导系统支持的交通网络,装有ATIS的出行者接受交通中心的指挥、按照系统最优的原则选择路径,没有该装置的出行者根据个人成本最小的原则择路,建立了刻画这种混合交通行为的变分不等式模型,推导了混合交通行为网络的效率损失上界,并以多项式路段成本函数为例给出了一些上界的特殊值.研究表明,效率损失上界与具体被研究的网络结构和交通需求水平有关,只有在特殊情况下,才可以得到与网络需求和网络结构无关的上界值.     

交通网络效率损失上界的估计方法

2006年黄海军教授等深入分析了固定需求的交通网络中用户均衡和系统最优之间的关系;得到用户均衡效率损失上界计算公式.用一种新方法引入一个与均衡流量相关的参数,扩大了已有用户均衡效率损失上界计算公式的适用范围,给出了新的用户均衡效率损失上界.算例结果表明,新的上界比2006年的交通网络中用户均衡行为的效率损失上界的最小值还小.