诱导信息条件下驾驶员路径选择对交通流分布的影响研究

发布时间：2017-10-01 15:18

  本文关键词：诱导信息条件下驾驶员路径选择对交通流分布的影响研究

  更多相关文章： 诱导信息 博弈论 路径选择 交通流

【摘要】：文章主要研究了无诱导信息、描述性诱导信息和建议性诱导信息驾驶员路径选择对路网交通流分布的影响。首先,在博弈论的基础上了建立了加权信念学习模型,以加权信念学习模型为基础建立了无诱导信息驾驶员路径选择模型和描述性诱导信息驾驶员路径选择模型,然后,以两条路径的饱和度差最小为目标建立了建议性诱导信息驾驶员路径选择模型,最后,对比分析了三种诱导信息对路网交通流分布的影响,具体的来说,论文的主要研究内容如下:在传统博弈学习的基础上建立了加权信念学习模型。基于加权信念学习模型建立了无诱导信息驾驶员路径选择模型,给出该模型的具体求解算法,并采用具体的算例对模型进行仿真。基于加权信念学习模型建立了描述性诱导信息驾驶员路径选择模型,同时给出了该模型的具体求解算法,并采用具体的算例对模型进行仿真。基于两条路径的饱和度差最小为目标建立了建议性诱导信息条件下驾驶员路径选择模型,同时给出了该模型的具体求解算法,并采用具体的算例对模型进行仿真。最后对比分析了无诱导信息、描述性诱导信息与建议性诱导信息对路网交通流分布的影响,结果表明:一、当路网交通量远小于路网通行能力时,无诱导信息、描述性诱导信息和建议性诱导信息的诱导效果无显著性差异,三种诱导信息条件下路网均能达到稳定平衡的状态,同时路径L1或L2上的初始分配比例对路网交通流的分布无显著影响;二、当路网交通量接近路网通行能力时,建议性诱导信息的诱导效果最佳,路网会呈现稳定平衡的状态;描述性诱导信息与无诱导信息对路网交通流的分布的影响无显著差异,路网会呈现稳定平衡或交替平衡的状态,路径L1或L2的初始分配比例与路网交通流的分布相关;三、当路网交通量远大于路网通行能力时,建议性诱导信息明显优于无诱导信息与描述性诱导信息且随着诱导率η的增加诱导效果越明显,路网会呈现稳定平衡的状态;描述性诱导信息与无诱导信息诱导效果较差且两种诱导信息对路网交通流的分布的影响无显著差异,其博弈结果会呈现峰谷平衡的状态,路径L1或L2的初始分配比例与路网交通流的分布相关。
【关键词】：诱导信息 博弈论 路径选择 交通流
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-22
• 1.1 研究背景与意义9-11
• 1.2 国内外研究现状与存在的主要问题11-19
• 1.2.1 诱导信息国内外研究现状11-13
• 1.2.2 驾驶员对诱导信息的反应国内外研究现状13-14
• 1.2.3 驾驶员路径选择问题国内外研究现状14-18
• 1.2.4 诱导信息与路径选择对交通网络的影响国内外研究现状18
• 1.2.5 存在的主要问题18-19
• 1.3 论文的主要研究内容与结构安排19-21
• 1.3.1 主要研究内容19-20
• 1.3.2 结构安排20-21
• 1.4 本章小结21-22
• 第二章 驾驶员路径选择相关理论22-30
• 2.1 博弈论概述22-24
• 2.1.1 博弈论定义22
• 2.1.2 基于博弈的信念学习模型22-23
• 2.1.3 博弈论在交通中的应用23-24
• 2.2 路段行程时间函数24-27
• 2.2.1 行程时间的定义24-25
• 2.2.2 路段行程时间函数25-27
• 2.3 诱导信息条件下驾驶员路径选择模型27-29
• 2.3.1 交通诱导的基本原则27-28
• 2.3.2 驾驶员路径选择决策模型28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 无诱导信息条件下交通流分布影响分析30-40
• 3.1 模型的建立30-34
• 3.1.1 模型假设30-32
• 3.1.2 模型分析32-34
• 3.2 模型求解算法34-35
• 3.3 具体算例35-38
• 3.4 本章小结38-40
• 第四章 描述性诱导信息条件下交通流分布影响分析40-48
• 4.1 模型的建立40-42
• 4.2 模型求解算法42-43
• 4.3 具体算例43-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第五章 建议性诱导信息条件下交通流分布影响分析48-56
• 5.1 模型的建立48
• 5.2 模型求解算法48-50
• 5.3 具体算例50-55
• 5.3.1 诱导率 η 为定值时路网交通流分布分析50-53
• 5.3.2 交通量Q为定值时路网交通流分布分析53-54
• 5.3.3 q为定值时路网交通流分布分析54-55
• 5.4 对比分析三种诱导信息对路网交通流分布的影响55
• 5.5 本章小结55-56
• 第六章 结论与展望56-58
• 6.1 主要结论56
• 6.2 今后研究工作的展望56-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-64
• 附录A 无诱导信息条件下驾驶员路径选择代码64-68
• 附录B 描述性诱导信息条件下驾驶员路径选择代码68-72
• 附录C 建议性诱导信息条件下驾驶员路径选择代码72-74
• 攻读学位期间取得的研究成果74

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本文编号：954184