基于自适应规则的择路演化研究

交通运输系统工程与信息 ›› 2010, Vol. 10 ›› Issue (4): 86-92 .

基于自适应规则的择路演化研究

王谱;孙会君^*

北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京 100044

收稿日期:2009-12-28 修回日期:2010-03-11 出版日期:2010-08-25 发布日期:2010-08-25
通讯作者: 孙会君
作者简介:王谱（1985-），女，河北省宁晋县人，硕士生.
基金资助:
国家基础研究计划项目 (2006CB705500)；北京市自然科学基金项目(8102029)；霍英东青年教师基金(111083)；国家自然科学基金 (70801005，70871009).

Route Choice Evolving Under Adaptive Rule

WANG Pu; SUN Hui-jun

MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China

Received:2009-12-28 Revised:2010-03-11 Online:2010-08-25 Published:2010-08-25
Contact: SUN Hui-jun

摘要/Abstract

摘要： 从研究出行者个体出行的行为特性出发，研究其择路行为有重要的意义. 在自适应规则的基础上，考虑OD（Origin and Destination，简称OD）量服从一个概率分布（本文中假设服从正态分布）的情况下，研究出行者择路的演化. 结果表明，对于固定或随机的OD量，路径流量均能收敛. 并且，当OD量是随机变量时，如果均值一定，方差越大收敛速度越慢；如果方差一定，增大均值基本不会改变收敛速度，但对收敛前路径流量在演化过程中的波动幅度有较大的影响. 此外，还考虑了多种交通方式并存下的择路模型及演化. 演化结果表明，小汽车出行的不稳定性和自主性要比公交车出行高.

关键词: 城市交通, 自适应规则, 路径选择, 出行方式, 演化模拟

Abstract: The paper investigates the route choice flows by considering the characteristics of the individual travel’s behaviors Based on the adaptive rule the evolution of the route choice with variable OD demands is discussed. The results show that the flows of each route are convergent for both fixed and variable OD demands. For the fixed mean of the OD demands with the increase of the variance, the convergent speed becomes slower. Moreover, for the fixed variance, increasing the mean can not affect the convergent speed, but it may lead to more serious fluctuations of the route flow. In addition, by considering three traffic modes the paper presents a new route choice evolving model. The results show that the stability and autonomy of travel by car are higher than those of travel by bus.

Key words: urban traffic, adaptive rules, route choice, travel mode, simulation and evolution

中图分类号:

U491

王谱,孙会君. 基于自适应规则的择路演化研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2010, 10(4): 86-92 .

WANG Pu, SUN Hui-jun. Route Choice Evolving Under Adaptive Rule[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2010, 10(4): 86-92 .

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链接本文: http://www.tseit.org.cn/CN/abstract/abstract18011.shtml

http://www.tseit.org.cn/CN/Y2010/V10/I4/86

参考文献

［1］邵春福.交通规划原理［M］.北京:中国铁道出版社，2004.［SHAO C F. Traffic planning［M］. Beijing: China Railway Publishing House,2004.］

［2］Daganzo C, Sheffi Y. On stochastic models of traffic assignment［J］. Transportation Science,1977,11:253-274.

［3］Jha M，Madanat S，Peeta S．Perception updating and day-to-day travel choice dynamics in traffic networks with information provision［J］．Transportation Research Part C，1998，6(3)：189-212.

［4］石小法，王炜，杨东援．信息对出行者出行行为的影响研究［J］．中国公路学报，2002，15（1）：89-92.［SHI X F, WANG W, YANG D Y. Study of the effect of information on the travelers’ behavior［J］. China Journal of Highway and Transport,2002,15(1):89-92.］

［5］熊轶，黄海军，李志纯．交通信息系统作用下的随机用户均衡模型与演进［J］．交通运输系统工程与信息，2003，3（3）：44-48.［XIONG Y, HUANG H J, LI Z C. A stochastic user equilibrium model under ATIS and its evolutionary implementation［J］. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2003,3(3):44-48.］

［6］李振龙．诱导条件下驾驶员路径选择行为的演化博弈分析［J］．交通运输系统工程与信息，2003，3（2）：23-27.［LI J L. A study of route choice behavior of drivers based on the evolutionary game under the condition of traffic flow guidance［J］. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology,2003,3(2):23-27.］

［7］Klügl F，Bazzan A L C．Route decision behavior in a commuting scenario：Simple heuristics adaptation and effect of traffic forecast［J］．Journal of Artificial Societies and Social Simulation，2004，7(1)：1-1.

［8］Klügl F，Bazzan A L C．Learning to behave socially and avoid the braess paradox in a commuting scenario［C］．5th Workshop on Decision Theoretic and Game Theoretic Agent，2003:107-112.

［9］Yang F. An evolutionary game theory approach to the day-to-day traffic dynamics［J］．Dissertation，University of Wisconsim-Madision，2005.

［10］Yang H, Liu H. A new modeling framework for travelers’ day-to-day route choice adjustment process［J］. Transportation and Traffic Theory，Elsevier，2007：813-837.

［11］Selten R，Chmura T，Pitz T，et al．Games and economic behavior［J］．Commuters Route Choice Behavior，2007，58：394-406.

［12］安实，崔娜，李静．基于多智能体博弈的路径选择策略仿真研究［J］．交通信息与安全，2009，27（3）：1-5.［An S,CUI N, LI J. Route guidance strategy simulation based on multi-agent game approach［J］. Journal of Transportation Information and Safety.2009,27(3):1-5.］

［13］刘天亮，黄海军．2005可持续发展的中国交通［M］.北京:中国铁道出版社，2005:71.［LIU T L, HUANG H J. 2005 China’s sustainable transportation［M］. Beijing:China Railway Publishing House,2005:71.］

［14］刘天亮,黄海军.日常择路行为的多智能体模拟［J］.物理学报,2007，56(11)：6321-6325.［LIU T L, HUANG H J. Multi-agent simulation on day-to-day route choice behavior［J］.ACTA PHYSICA SINICA,2007,56(11):6321-6325.］

［15］刘天亮，黄海军，陈剑. 考虑风险规避和认知更新的日常择路行为演进［J］.交通运输工程学报,2008，8(4）：90-103.［LIU T L, HUANG H J. CHEN J. Evolution of day-to-day route choice behavior considering risk aversion and perception updating［J］.Journal of Traffic and Transportation Engineering,2008,8(4):90-103.］

［16］H0NG K L, YIP C W, WAN Q K. Modeling competitive multi—modal transit

services：a nested logit approach［J］. Transportation Research Part C,2004,12(3): 5l-272.

［17］刘灿齐.现代交通规划学［M］.北京：人民交通出版社，2001：174-180.［LIU C Q. Methods of modern transportation planning［M］. Beijing: China Communications Press, 2001:174-180.］

［18］颜健民．车辆换算系数和小客车当量［J］．广东公路勘察设计，1998，1：21-23.

［YAN J M. Performance test of car and passenger car equivalent［J］. Guangdong Highway Survey and Design,1998,1:21-23.］

［19］胡华,滕靖,高云峰,等.多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究［J］.中国公路学报,2009,22(2):87-92.［HU H, TENG J, GAO Y F, et al. Research on travel mode choice behavior multi-modal transit information service［J］. China Journal of Highway and Transport, 2009,22(2):87-92.］

[1]	刘晓冰, 李奉孝, 田欣妹, 闫学东. 基于通勤模式的都市圈中心结构判别研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 17-28.
[2]	许奇, 陈越, 黄靖茹, 高顺祥, 张志健. 考虑出行费用的就业可达性分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 37-44.
[3]	刘春禹, 刘永红, 罗霞, 朱颖. 混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 154-162.
[4]	张小雨, 邵春福, 王博彬, 黄士琛. 新冠疫情影响下居民共享出行方式选择行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 186-196.
[5]	李欣, 戴章, 李怀悦, 胡笳. 基于连续近似模型的轨道交通与常规公交耦合优化设计[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 206-213.
[6]	郝妍熙, 刘戎阳, 胡华, 方勇, 刘志钢. 单向通道行人-自行车混合流建模及自组织现象研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 223-229.
[7]	赵传林, 贺少松, 孙淑敏, 王钰涵. 基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 239-246.
[8]	陈小红, 蓝秋雨. 不确定交通需求下交叉口信号配时区间优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 247-256.
[9]	李冰, 王正辉, 马铭炜, 杨鸿宇, 冯悦. 信号交叉口行人二次过街下右转车通行能力与延误估计模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 257-267.
[10]	朱彤, 秦丹, 董傲然, 杜雨萌, 魏雯. 公交驾驶员违规类型同交通事故间的关联分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 322-329.
[11]	毛保华, 王敏, 何天健, 陈海波. 城市公共交通服务水平研究回顾和展望[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 2-13.
[12]	王子甲, 贾慧慧, 朱亚迪, 陈峰. 基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 67-73.
[13]	贾斌, 朱凌, 李树凯, 刘家林. 城市轨道交通小交路计划与客流控制协同优化策略[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 124-132.
[14]	牟振华, 汪寒冰, 林本江, 陈逸群, 金程程, 陈艳艳. 基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 152-162.
[15]	贾富强, 李引珍, 杨信丰, 马昌喜, 代存杰. 基于演化博弈的政府鼓励条件下共享停车行为分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 163-170.