郭運(yùn)瑞,董瑞
(河南科技學(xué)院,河南新鄉(xiāng)453003)
城市機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通的演化博弈分析
郭運(yùn)瑞,董瑞
(河南科技學(xué)院,河南新鄉(xiāng)453003)
利用演化博弈中的動(dòng)態(tài)復(fù)制方法,以城市內(nèi)城區(qū)的機(jī)動(dòng)交通群與非機(jī)動(dòng)交通群為研究對(duì)象,對(duì)機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通隨機(jī)配對(duì)后,根據(jù)鷹鴿博弈的思想建立了博弈雙方的收益矩陣.討論了交通執(zhí)法頻率、范圍和力度等模型參數(shù),易發(fā)生交通擁堵路段的機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通違規(guī)選擇的影響,解釋了城市交通擁堵的部分原因:出行者的個(gè)人素質(zhì)因素和地方政府交通執(zhí)法因素.
演化博弈;復(fù)制動(dòng)態(tài);交通擁堵;穩(wěn)定性
我國(guó)的交通擁堵問(wèn)題首先出現(xiàn)在特大城市,很快省會(huì)城市、計(jì)劃單列市也卷入交通擁堵之中,甚至一些三線(xiàn)城市都相繼出現(xiàn)了嚴(yán)重的交通擁堵?tīng)顩r.交通擁堵對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活產(chǎn)生了很多負(fù)面影響:增加了城市的建設(shè)費(fèi)用、降低了基礎(chǔ)設(shè)施的使用壽命,增加了居民的出行時(shí)間、出行費(fèi)用等成本,降低了居民的生活質(zhì)量,交通事故頻發(fā)、交通事故隱患嚴(yán)重,城市大范圍、長(zhǎng)時(shí)間的交通擁堵,嚴(yán)重阻礙城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)的健康發(fā)展[1].造成城市交通擁擠的原因很多,我國(guó)城市化速度快、私家車(chē)輛劇增,而道路的設(shè)施運(yùn)輸能力和交通管理措施沒(méi)有及時(shí)地配套跟進(jìn),城市交通信號(hào)控制不能發(fā)揮作用等都是形成和加劇擁堵的原因.大城市以功能分區(qū)進(jìn)行規(guī)劃,增大了市民的出行需要,加重了市民對(duì)私人汽車(chē)的依賴(lài),同時(shí)也加重了城市公共交通負(fù)擔(dān).還有一些城市商業(yè)區(qū)域過(guò)于集中于市中心,各種服務(wù)、商品集中在一條街上,人流量非常大,但卻沒(méi)有提供足夠的停車(chē)位,機(jī)動(dòng)車(chē)道、人行道的空間嚴(yán)重不足[2-4].
大中型城市普遍存在的行人、非機(jī)動(dòng)車(chē)和機(jī)動(dòng)車(chē)三元混合交通流結(jié)構(gòu),使得現(xiàn)有道路交通設(shè)施的運(yùn)輸能力得不到充分利用.交通管理只是在路口進(jìn)行,而中間路段是機(jī)動(dòng)車(chē)和行人混行,流量大、管理亂,從而造成在特定地區(qū)和特定時(shí)段的交通癱瘓.本文應(yīng)用演化博弈理論的思想和方法,把出行人群是否遵守交通規(guī)則當(dāng)作一個(gè)學(xué)習(xí)的漸進(jìn)演化系統(tǒng),強(qiáng)調(diào)博弈的動(dòng)態(tài)性和宏觀性,并注重從分析影響系統(tǒng)演化過(guò)程及演化穩(wěn)定的出行人素質(zhì)及交通法規(guī)執(zhí)行等因素的角度,對(duì)出行人群中機(jī)動(dòng)車(chē)司機(jī)與非機(jī)動(dòng)車(chē)及行人的策略進(jìn)行研究.
演化博弈論是把博弈論和生物演化過(guò)程分析結(jié)合起來(lái)的一種新理論,它起源于行為生態(tài)學(xué)和生物進(jìn)化論[5-6].演化博弈論研究的對(duì)象是一個(gè)“種群”,而不是單個(gè)的參與者.演化博弈思想用于分析交通擁堵問(wèn)題的文獻(xiàn)比較少,文獻(xiàn)[7]建立了單總體出行方式演化博弈模型.由于出行者的有限理性,其最佳策略就是模仿和改進(jìn)過(guò)去自己和別人的最有利戰(zhàn)略.通過(guò)長(zhǎng)期的模仿和改進(jìn),所有的博弈方會(huì)趨于某個(gè)穩(wěn)定的策略,這個(gè)穩(wěn)定的策略被稱(chēng)為“演化穩(wěn)定策略”(evolutionary stable strategy,ESS)[6].當(dāng)出行者絕大多數(shù)選擇某種策略(遵守交規(guī)或者不遵守)時(shí),少數(shù)人違背這種策略對(duì)自己不利.在大群體反復(fù)博弈中,復(fù)制動(dòng)態(tài)(replication dynamics)演化博弈是常用的一種.復(fù)制動(dòng)態(tài)是描述某一特定策略在一個(gè)種群中被采用的比例或頻率的動(dòng)態(tài)微分方程,其動(dòng)態(tài)變化速度可以用動(dòng)態(tài)微分方程表示,式中x為一個(gè)種群中博弈方采用策略S的比[6].
為了研究方便,本文引入符號(hào)如下:
x:內(nèi)城區(qū)行駛的機(jī)動(dòng)車(chē)輛選擇遵守交通規(guī)則的概率;
y:內(nèi)城區(qū)行駛的非機(jī)動(dòng)車(chē)輛和行人選擇遵守交通規(guī)則的概率;
u1,u2:分別表示機(jī)動(dòng)車(chē)和非機(jī)動(dòng)車(chē)遵守交規(guī)時(shí)通行某路段的支付;
v1:機(jī)動(dòng)交通遵守交規(guī),非機(jī)動(dòng)交通不遵守時(shí)節(jié)省的等待支付;
v2:非機(jī)動(dòng)交通遵守交規(guī),機(jī)動(dòng)交通不遵守時(shí)節(jié)省的等待支付;
p1:機(jī)動(dòng)交通遵守交規(guī),非機(jī)動(dòng)交通不遵守時(shí)發(fā)生交通事故的概率;
p2:非機(jī)動(dòng)交通遵守交規(guī),機(jī)動(dòng)交通不遵守時(shí)發(fā)生交通事故的概率;
p3:兩者均不遵守交規(guī)時(shí)發(fā)生交通事故的概率;
q1:機(jī)動(dòng)交通不遵守交規(guī)被處罰的概率;
q2:非機(jī)動(dòng)交通不遵守交規(guī)被處罰的概率;
g1:機(jī)動(dòng)交通不遵守交規(guī)由處罰引發(fā)的支付;
g2:非機(jī)動(dòng)交通不遵守交規(guī)由處罰引發(fā)的支付;
f1,f2:分別表示機(jī)動(dòng)交通遵守交規(guī),非機(jī)動(dòng)交通不遵守時(shí)由交通事故引發(fā)的兩者的支付;f3,f4:分別表示機(jī)動(dòng)交通不遵守交規(guī),非機(jī)動(dòng)交通遵守時(shí)由交通事故引發(fā)的兩者的支付;f5,f6:分別表示二者均不遵守時(shí)由交通事故引發(fā)的兩者的支付;
3.1 博弈主體
以機(jī)動(dòng)交通方式出行者與以非機(jī)動(dòng)交通方式出行者作為城市內(nèi)城區(qū)某些路段(路口與非路口)交通擁堵形成與發(fā)展的兩大因素,二者的行為發(fā)展遵循著演化博弈論的基本假設(shè).
3.2 策略選擇
雙方的策略集合分別為C(遵守交規(guī),不遵守交規(guī))和L(遵守交規(guī),不遵守交規(guī)).當(dāng)兩者都選擇遵守交規(guī)時(shí),就會(huì)選擇耐心等待,交通擁堵?tīng)顩r就會(huì)緩解甚至不會(huì)發(fā)生擁堵;當(dāng)機(jī)動(dòng)交通選擇遵守交規(guī)時(shí)而非機(jī)動(dòng)交通選擇不遵守時(shí),可以減少自己的等待時(shí)間,但同時(shí)增加了發(fā)生事故的風(fēng)險(xiǎn);當(dāng)交通擁堵嚴(yán)重、等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)時(shí),非機(jī)動(dòng)交通也有不遵守交規(guī)的動(dòng)力;當(dāng)兩者都選擇不遵守交規(guī)時(shí),擁堵?tīng)顩r嚴(yán)重.這種發(fā)展系統(tǒng)是通過(guò)自身的演化所形成的,機(jī)動(dòng)交通和非機(jī)動(dòng)交通根據(jù)對(duì)方的策略選擇,考慮在自身群體中的相對(duì)適應(yīng)性來(lái)選擇和調(diào)整各自的策略.
3.3 收益矩陣
根據(jù)鷹鴿博弈[5]的思想建立機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通博弈的收益矩陣如表1所示:
表1 機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通博弈的支付矩陣Tab.1 PayingMatrix ofevolutionary game ofmotorized and non-motorized transport
3.4 機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通演化博弈支付分析
3.4.1 機(jī)動(dòng)交通的支付分析當(dāng)機(jī)動(dòng)交通選擇遵守交規(guī)時(shí),其支付為
當(dāng)機(jī)動(dòng)交通選擇不遵守交規(guī)時(shí),其支付為
因此,機(jī)動(dòng)交通的平均支付為
由此可得到機(jī)動(dòng)交通選擇遵守交規(guī)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為
3.4.2非機(jī)動(dòng)交通的支付分析同機(jī)動(dòng)交通的支付分析過(guò)程類(lèi)似,同樣可以得到非機(jī)動(dòng)交通選擇聯(lián)動(dòng)發(fā)展時(shí)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為
3.5 機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通演化博弈穩(wěn)定性分析
(1)在平衡點(diǎn)E1(0,0),系統(tǒng)在平衡點(diǎn)E1(0,0)的穩(wěn)定情況有如下3種:①當(dāng)機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通均可以由交通違章獲得便利(v1>0,v2>0),減少支付,因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付(q1g1,q2g2)非常少,是否交通違規(guī)對(duì)由交通事故引發(fā)的支付影響不大時(shí), P2>0,Q2>0時(shí),由于det J>0,trJ<0,平衡點(diǎn)E1(0,0)是系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn);②當(dāng)全路段檢查交通違規(guī),機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通都會(huì)因違規(guī)被查而帶來(lái)較大的支付時(shí),P2<0,Q2<0,由于det J>0,trJ>0平衡點(diǎn)E1(0,0)是系統(tǒng)的不穩(wěn)定平衡點(diǎn);③當(dāng)全路段檢查交通違規(guī),機(jī)動(dòng)交通會(huì)因違規(guī)被查而帶來(lái)較大的支付而非機(jī)動(dòng)交通不會(huì)因違規(guī)而增加支付時(shí),P2Q2<0,由于det J<0,平衡點(diǎn)E1(0,0)是系統(tǒng)的鞍點(diǎn).
(2)在平衡點(diǎn)E2(0,1),系統(tǒng)在平衡點(diǎn)E2(0,1)的穩(wěn)定情況有如下3種:①當(dāng)機(jī)動(dòng)交通可以由交通違章獲得便利(v1>0),減少支付,因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付(q1g1)非常少,而非機(jī)動(dòng)交通因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付(q2g2)比較大時(shí),P1-P2<0,Q2<0,由于det J>0,trJ<0,平衡點(diǎn)E2(0,1)是系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn),但這種情況實(shí)際上幾乎不會(huì)發(fā)生;②當(dāng)發(fā)生與①相反的情況時(shí),P1-P2>0,Q2>0,由于det J>0,trJ>0,平衡點(diǎn)E2(0,1)是系統(tǒng)的不穩(wěn)定平衡點(diǎn);③當(dāng)全路段檢查交通違規(guī),機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通都會(huì)因違規(guī)被查而帶來(lái)較大的支付或者全路段均不檢查交通違規(guī)時(shí),(P1-P2)Q2<0,由于det J>0,平衡點(diǎn)是系統(tǒng)的鞍點(diǎn).
(4)在平衡點(diǎn)E4(1,1),系統(tǒng)在平衡點(diǎn)E4(1,1)的穩(wěn)定情況有如下3種:①當(dāng)全路段檢查交通違規(guī),機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通都會(huì)因違規(guī)被查而帶來(lái)較大的支付時(shí),(P1-P2)<0,(Q1-Q2)<0,由于,平衡點(diǎn)E4(1,1)是系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn);②當(dāng)機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通均可以由交通違章獲得便利,因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付非常少發(fā)生與①相反的情況時(shí),(P1-P2)>0,(Q1-Q2)>0,由于平衡點(diǎn)E4(1,1)是系統(tǒng)的不穩(wěn)定平衡點(diǎn);③當(dāng)全路段檢查交通違規(guī),機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通只有一方會(huì)因違規(guī)被查而帶來(lái)較大的支付時(shí)(,Q1-Q2)(P1-P2)<0,由于detJ< 0,平衡點(diǎn)E(41,1)是系統(tǒng)的鞍點(diǎn).
trJ=0,下面對(duì)P2Q(2P1-P2)(Q1-Q2)P1Q1的符號(hào)進(jìn)行分析.當(dāng)博弈方生在交通非常擁擠的路段,機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通同時(shí)選擇違規(guī)與單方違規(guī)相比只是加重了擁擠的程度,并不增加雙方由交通事故引發(fā)的支付時(shí),可假定P1>0,Q1>0.當(dāng)全段交通違規(guī)檢查,機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通都會(huì)由于違規(guī)招致的懲罰支付遠(yuǎn)大于違規(guī)產(chǎn)生的便利時(shí)(,P1-P2)>0(,Q1-Q2)>0,P2<0,Q2<0,因此detJ< 0;當(dāng)機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通均可以由交通違章獲得便利,而因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付非常少時(shí)(,P1-P2)>0(,Q1-Q2)>0, P2>0,Q2>0,因此detJ< 0;當(dāng)全路段檢查交通違規(guī),機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通只有一方會(huì)因違規(guī)被查而帶來(lái)較大的支付時(shí)(,Q1-Q2)(P1-P2)<0,P2Q2<0,detJ< 0.綜上,detJ< 0恒成立.
本文根據(jù)鷹鴿博弈的思想建立了機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通博弈的收益矩陣,得到5個(gè)平衡點(diǎn)E1(0,0),E2(0,1),E3(1,0),E4(1,1)和進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)各平衡點(diǎn)僅在特定情況下才能成為穩(wěn)定點(diǎn):當(dāng)機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通均可以由交通違章獲得便利,減少支付,因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付非常少,是否交通違規(guī)對(duì)由交通事故引發(fā)的支付影響不大時(shí),平衡點(diǎn)E1(0,0)是系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn);當(dāng)機(jī)動(dòng)交通可以由交通違章獲得便利,減少支付,因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付非常少,而非機(jī)動(dòng)交通因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付比較大時(shí),平衡點(diǎn)E2(0,1)是系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn),但這種情況實(shí)際上幾乎不會(huì)發(fā)生;當(dāng)非機(jī)動(dòng)交通可以由交通違章獲得便利,減少支付,因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付非常少,而機(jī)動(dòng)交通因違章被交管部門(mén)懲罰而增加的支付比較大時(shí),平衡點(diǎn)E3(1,0)是系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn);當(dāng)全路段檢查交通違規(guī),機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通都會(huì)因違規(guī)被查而帶來(lái)較大的支付時(shí),平衡點(diǎn)E4(1,1)是系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn);而平衡點(diǎn)不會(huì)成為穩(wěn)定點(diǎn).可見(jiàn)僅在當(dāng)全路段檢查交通違規(guī),機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通都會(huì)因違規(guī)被查而帶來(lái)較大的支付時(shí),模型的演化穩(wěn)定策略是(遵守交規(guī),遵守交規(guī)).即要想減少因機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通不守交規(guī)而引起的交通擁堵,嚴(yán)格檢查交通違規(guī)并嚴(yán)厲處罰才能實(shí)現(xiàn)雙方的守法.
文中模型只考慮了嚴(yán)格執(zhí)法給機(jī)動(dòng)交通與非機(jī)動(dòng)交通帶來(lái)的懲罰性支付,并未涉及交通執(zhí)法成本和當(dāng)事人守法意識(shí)等問(wèn)題,模型不能很好地作為對(duì)現(xiàn)實(shí)交通情景的準(zhǔn)確抽象.應(yīng)該認(rèn)識(shí)到除了復(fù)制動(dòng)態(tài),演化博弈還有更加先進(jìn)的學(xué)習(xí)機(jī)制,比如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、適應(yīng)性學(xué)習(xí)的機(jī)制,今后需對(duì)它們做進(jìn)一步的應(yīng)用研究.
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(責(zé)任編輯:盧奇)
Evolutionary game ofmotorized and non-motorized transport in city
Guo Yunrui,Dong Rui
(Henan InstituteofScienceand Technology,Xinxiang453003,China)
By using of the evolutionary game theory based on bounded rationality,proposes a dynamic unsymmetrical replicating model of motorized and non-motorized transport.Motorized and non-motorized transport are random ly paired based on the idea of hawk-dove game payoffmatrix of the game.This paper discusses the impact of themodel parameters:the traffic enforcement frequency,scope and intensity of the city.The reasons of urban traffic congestion have been explained:the traveler's personal quality factors and local government traffic enforcement factors.
evolution;game theory;traffic congestion;stability
O225
A
1008-7516(2013)03-0090-05
10.3969/j.issn.1008-7516.2013.03.019
2013-04-18
2012年河南省政府決策研究招標(biāo)課題(2012B252)
郭運(yùn)瑞(1964-),女,河南輝縣人,教授.主要從事最優(yōu)化理論及應(yīng)用、小波分析及應(yīng)用研究.