基于博弈论的驾驶员路径选择均衡研究
发布时间：2021-10-22 17:20
随着社会经济的快速发展,城市规模不断扩大,人口数目不断增长,交通需求量急剧增加,导致城市交通拥堵问题愈发严重。交通拥堵在很大程度上造成了时间损耗,大大增加了出行成本,这已成为制约城市可持续发展的因素之一。驾驶员出行的决策行为直接影响整个路网的通行情况,因此,应合理运用相关理论知识建立模型体系来进一步优化整个路径选择系统,将博弈论作为分析工具应用到驾驶员的路径选择中,两者的结合使路径选择问题有了新的突破,通过对驾驶员之间的博弈建立数学模型,将抽象问题具体化,能够更好地把握驾驶员之间的内在联系,根据联系建立博弈模型,求解出出行收益达到最大化的可能情况,从而为合理地制定交通管理策略提供理论依据,进而减少出行时间,降低出行成本,缓解交通拥堵,增强路网的通行能力,还可以为构建和谐社会排除障碍。因此,考虑到驾驶员之间博弈信息的不确定性,本文主要研究了完全信息静态博弈下驾驶员路径选择均衡和不完全信息静态博弈下的驾驶员路径选择均衡两大问题。在出行过程中大多数驾驶员所期望的是出行成本最少,通过驾驶员的选择策略所获得的收益为条件建立博弈模型,并给出相应的求解方法,用来求解出驾驶员选择最优路径的均衡解,最后...
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：41 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
反应函数与纳什均衡
基于博弈论的驾驶员路径选择均衡研究-14-图3.2反应函数与纳什均衡两驾驶员所对应的反应函数的交点有1个，即一个混合策略纳什均衡。由图可看出其交点坐标为(,)，相应的驾驶员1以概率分布(,)随机选择路径1、路径2，驾驶员2以概率分布(,)随机选择路径1、路径2，是该博弈的一个混合策略纳什均衡。情况三：()，()，()；()，()，()，图3.3直观地反映了()与()。图3.3反应函数与纳什均衡两驾驶员所对应的反应函数的交点有1个，即只有一个混合策略纳什均衡。由图可看出其交点坐标为(,)，对应驾驶员1以概率分布(,)随机选择路径1、路径2，驾驶员2以概率分布(,)随机选择路径1、路径2是该博弈的一个混合策略纳什均衡。情况四：()，()，()；()，()，BAB1BA1AqAr1q>Ar0qAr0~1rBq1rBq0rBq0~11Rq2RrBAB1BA1AqAr1q>Ar0qAr0~1rBq1rBq0
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于博弈论的驾驶员路径选择均衡研究[J]. 马军娟,陈京荣,胡虹,孙森. 山东交通科技. 2019(05)
[2]静态贝叶斯博弈最优防御策略选取方法[J]. 王增光,卢昱,李玺,李志伟. 西安电子科技大学学报. 2019(05)
[3]基于不完全信息随机博弈的防御决策方法.[J]. 杨峻楠,张红旗,张传富. 网络与信息安全学报. 2018(08)
[4]不同交通信息诱导下驾驶员路径选择行为研究[J]. 张卫华,李梦凡. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2018(10)
[5]基于前景理论有偏好的路径选择模型[J]. 孙军霞,陈京荣,王茹心. 兰州交通大学学报. 2016(03)
[6]基于贝叶斯博弈的MP2P高性能安全资源节点选择策略[J]. 刘岩,张国印,何金洲,徐锋. 通信学报. 2016(01)
[7]基于信号博弈模型的交通诱导-路径选择分析[J]. 王中奇,马俊. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2015(03)
[8]基于贝叶斯博弈的网购交易模型及风险研究[J]. 郭佳德. 商. 2015(19)
[9]静态贝叶斯博弈主动防御策略选取方法[J]. 王晋东,余定坤,张恒巍,王娜. 西安电子科技大学学报. 2016(01)
[10]信息诱导条件下出行路径选择行为的演化博弈分析[J]. 巩亚文. 公路. 2015(01)
博士论文
[1]基于博弈论的城市公共交通系统建模与算法研究[D]. 孙连菊.北京交通大学 2009
硕士论文
[1]UBI车险对我国车险行业的影响研究[D]. 金雨晴.北京大学 2019
[2]基于博弈论的网联车路径选择算法研究[D]. 陈明.湖南大学 2018
[3]驾驶员车辆路径选择研究[D]. 李邦兰.重庆交通大学 2017
[4]交通网络路径选择方法研究[D]. 尉陇亮.兰州交通大学 2014
[5]基于博弈论的动态路径优化方法研究[D]. 谢晓倩.西南交通大学 2012
本文编号：3451547
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：41 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
反应函数与纳什均衡
基于博弈论的驾驶员路径选择均衡研究-14-图3.2反应函数与纳什均衡两驾驶员所对应的反应函数的交点有1个，即一个混合策略纳什均衡。由图可看出其交点坐标为(,)，相应的驾驶员1以概率分布(,)随机选择路径1、路径2，驾驶员2以概率分布(,)随机选择路径1、路径2，是该博弈的一个混合策略纳什均衡。情况三：()，()，()；()，()，()，图3.3直观地反映了()与()。图3.3反应函数与纳什均衡两驾驶员所对应的反应函数的交点有1个，即只有一个混合策略纳什均衡。由图可看出其交点坐标为(,)，对应驾驶员1以概率分布(,)随机选择路径1、路径2，驾驶员2以概率分布(,)随机选择路径1、路径2是该博弈的一个混合策略纳什均衡。情况四：()，()，()；()，()，BAB1BA1AqAr1q>Ar0qAr0~1rBq1rBq0rBq0~11Rq2RrBAB1BA1AqAr1q>Ar0qAr0~1rBq1rBq0
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于博弈论的驾驶员路径选择均衡研究[J]. 马军娟,陈京荣,胡虹,孙森. 山东交通科技. 2019(05)
[2]静态贝叶斯博弈最优防御策略选取方法[J]. 王增光,卢昱,李玺,李志伟. 西安电子科技大学学报. 2019(05)
[3]基于不完全信息随机博弈的防御决策方法.[J]. 杨峻楠,张红旗,张传富. 网络与信息安全学报. 2018(08)
[4]不同交通信息诱导下驾驶员路径选择行为研究[J]. 张卫华,李梦凡. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2018(10)
[5]基于前景理论有偏好的路径选择模型[J]. 孙军霞,陈京荣,王茹心. 兰州交通大学学报. 2016(03)
[6]基于贝叶斯博弈的MP2P高性能安全资源节点选择策略[J]. 刘岩,张国印,何金洲,徐锋. 通信学报. 2016(01)
[7]基于信号博弈模型的交通诱导-路径选择分析[J]. 王中奇,马俊. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2015(03)
[8]基于贝叶斯博弈的网购交易模型及风险研究[J]. 郭佳德. 商. 2015(19)
[9]静态贝叶斯博弈主动防御策略选取方法[J]. 王晋东,余定坤,张恒巍,王娜. 西安电子科技大学学报. 2016(01)
[10]信息诱导条件下出行路径选择行为的演化博弈分析[J]. 巩亚文. 公路. 2015(01)
博士论文
[1]基于博弈论的城市公共交通系统建模与算法研究[D]. 孙连菊.北京交通大学 2009
硕士论文
[1]UBI车险对我国车险行业的影响研究[D]. 金雨晴.北京大学 2019
[2]基于博弈论的网联车路径选择算法研究[D]. 陈明.湖南大学 2018
[3]驾驶员车辆路径选择研究[D]. 李邦兰.重庆交通大学 2017
[4]交通网络路径选择方法研究[D]. 尉陇亮.兰州交通大学 2014
[5]基于博弈论的动态路径优化方法研究[D]. 谢晓倩.西南交通大学 2012
本文编号：3451547
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