隨機(jī)用戶均衡下考慮學(xué)習(xí)行為的逐日動態(tài)模型研究.pdf

1、理解交通流從不平衡狀態(tài)到平衡狀態(tài)的演化過程對于交通管理來說是非常重要的。逐日動態(tài)交通分配模型可以納入許多行為假設(shè)，相比于靜態(tài)分配模型能夠更好地對交通流的演化進(jìn)行描述。在過去許多文獻(xiàn)中，學(xué)者們都認(rèn)為交通出行者過去的經(jīng)驗會影響其對出行成本的預(yù)測以及路徑的選擇。在此基礎(chǔ)上，經(jīng)典的二階逐日動態(tài)模型把出行者的學(xué)習(xí)行為及流量切換過程融合在一起進(jìn)行建模。該二階模型通過與物理中的彈簧振子模型作類比，定義了交通系統(tǒng)演化的動能和勢能。但是，其研究僅僅只討論

2、了收斂到確定性用戶均衡下的情況。本文將上述動態(tài)模型擴(kuò)展成一個收斂到隨機(jī)用戶均衡下的動力學(xué)系統(tǒng)，以此來捕捉出行者在審視不同出行成本的時候出現(xiàn)的誤差。在對用戶的路徑選擇行為進(jìn)行建模的時候，隨機(jī)均衡模型假設(shè)用戶在感知成本及選擇最短路的時候會存在誤差。通過將隨機(jī)因素引入到模型中，本文提出了一個新的動力學(xué)系統(tǒng)來更準(zhǔn)確地描述用戶逐日的交通行為選擇。本文證明了該系統(tǒng)的不動點(diǎn)就是隨機(jī)用戶均衡點(diǎn)。為了更好地理解該系統(tǒng)，對系統(tǒng)的能量進(jìn)行了重新定義與類比。通

3、過將定義的總能量構(gòu)造成李亞普諾夫函數(shù)，本文給出了用于求解SUE的凸規(guī)劃問題的目標(biāo)函數(shù)意義。此外，證明了無論如何選取初始交通流，整個系統(tǒng)最后都會達(dá)到隨機(jī)用戶均衡，與此同時系統(tǒng)的總能量達(dá)到最小。通過算例，本文探討了模型中不同參數(shù)（靈敏度參數(shù)、記憶遺忘率以及SUE分布參數(shù)）的作用。由于在實際中路段流量數(shù)據(jù)比路徑流量數(shù)據(jù)更容易獲取，本文提出了一個基于路段流量的考慮學(xué)習(xí)行為的逐日動態(tài)模型，并探究了該模型的一些基本性質(zhì)。證明了該模型最后會漸進(jìn)收斂到