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时间:2020-03-27
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1、第28卷第了期公路交遴辩技V01.28No。7杓
2、1年7胃善。娃翔8lof}{i曲w够黼d1’r鑫ns≯难8
3、ion鬏esea糟莪鞠d蕊velopm明£j糕1.掬ll文章编号:1002一0268(2011)0r7一0136—06出行者有限理性条件下混合策略网络均衡模型刘玉印,刘伟铭,田世艳(华南理工大举土木与交通学院,广东广州510640)摘要:将遭路交通网络斑行蛄阉连续随机分带务挣下的虫行残户交通盎行诈为研究对象,结合我国交通信息系统避步普及的霄萦,按英鼹采茂癍行策略酶不箴磁分虫行餍户,将出行者有限
4、理缓的特点零l入翻虫行者路径效零丞数辫中,以狠积前景理论为基础,建立出行者的路径感知效甩函数。结合wardrop原理和变分不等式思想建立多类燃用户的网络均衡模型,通过实例分析,证明了文中模型在描述出行时间不明确条件下出行者的路校选择行为和预测道路网中芡通流量的分布形态方面的科学性。关建词:突避工程;随机虫行需求;有限理戡;混合篡略;网络均衡串圈分类毒:Ⅸ9l文裁标识码:ANetworkEqu¨ibr.umModelwithMixedStrategiesunderBOundedRatIOnalityLl
5、UY娃yin,HUWeiming,TlANShiyan(蛐。蠢《c溺lEn誉玎e砥ng鞠d瓢黼sp如蛀。珏,‰壕c瓤髓uniVe痈ty。fI&h霸olo秽,G轻糊舒bo珏翻黼瓣牡甥5106约,e瓤i黻)AbStract:TakentraVeler'st“pundertheconditionofcontinuousrandomdistributedmadnetworktraVeltiIne酗researchobject,combinedthebackgroundofgraduallypopulartra
6、mcinfo瑚ationsysteminchina,the拄;曼vele辩we糟dividedintodi羹≥fent£y弦sacco矗ing量othet黻vel8trale番燃+Also,byin嘶ducing凌eboundedra耋主on8重i差yi魏topa睡珏lililyfunetion协b娃il鑫妇velefsp&t量lperceptio魏llt添锣甄neli涨on噍ebas主s酲cumulativepmspecttheory.Tlhen,anetworkequilibriummodelfo
7、rmultipleuserswasbuilteombiningtheWardroppfincipleandthevariationalinequality.Thecaseanalysispr0Vedthemodel’sscientificityfbrdescdbingthe豫weler’smutechoieebehviorandpredietingmadnetwork蛾lmc
8、lowdi8tributionunderthe珏稚ele嚣f
9、l毽vel重il珏e。KeywOrdS:tra衢cenginee
10、ring;randomtraVeldemand;boundedration重ity;mixedstra£egy;networkequilibriumO摹l言道路交通网络均衡建模问题一直是交通研究领域的热点问题,其结论的可靠性直接影响到道路交通网络建设和道路效益改善的科学性,因此,在我匿道路交通恢速发展的背豢下,探索更加符合实际出行环境的道路交通网络均衡建模具有熏要意义。道路交通网络均衡建模是通过研究网络上出行者的路径选择行为,按照一定的路径选择规则将一定交通需求分配到交通网络上,并且使阏络最终满足一定
11、的平衡条件。在戴过程中,宙行者酶心理翻信息处理能力等因素对网络均衡行为有很大的影响,但是,在已有的研究成果中,道路交通网络均衡模型均是以期望效用最大化理论(EU一,Expec£ation嚣£il迅麓娃imiza£l黼)为基萋塞,假设所有躲凼行者都是绝对理性。随着行为科学的发展,出行者有限理性的特点越来越引起国内外专家和学者的关注。这其中最著名的便是1979年由K“n锄an和Tversky收稿日期:20lO一∞一lS基金项目:阑家自然科学基金项目(50978106)作者简介:划燕印(1983一),男,山
12、东粱山人,博士研究生.(1iuyuyin@126.com)第7期刘玉印。等:出行鬻有限理性条件下混合策略网络圭留衡模型137≤酊)¨’在Simon有限理性的基础上提蠢的游录理论(琢ospect瘢∞搿)。1992年}汀在吸收Quig搿n提出的RUD(rank—dependentutility)思想后形成了累积前景理论(C肌,Cumul“veProspect1'}leory)。HaiYan扩。对uE、so、cN策略混合行为网络均衡问题的建模过程的研究和刘天亮
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