曾鸚 侯愛華 李軍
摘要:針對(duì)公交網(wǎng)絡(luò)的特殊性,提出符合乘客路徑選擇行為的廣義公交路徑定義,考慮路段阻抗和站點(diǎn)阻抗,構(gòu)建公交路徑阻抗函數(shù);基于經(jīng)歷-加權(quán)吸引模型,分析乘客的路徑選擇策略空間及路徑吸引力更新規(guī)則,建立考慮學(xué)習(xí)行為的路徑選擇模型;從研究個(gè)體行為機(jī)制出發(fā),探討日常公交系統(tǒng)的演化過程,結(jié)合成都公交網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),運(yùn)用模擬仿真實(shí)例詮釋公交系統(tǒng)演化到廣義用戶最優(yōu)均衡的過程,闡明城市公交系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理,為解釋和預(yù)測乘客出行決策行為提供理論依據(jù)。
關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)行為;系統(tǒng)演化;EWAL模型;路徑選擇;廣義用戶均衡
DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2016.08.29
中圖分類號(hào):U491 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-8409(2016)08-0133-06
引言
不管是實(shí)時(shí)信息作用,還是換乘行為影響以及乘客個(gè)體感知體現(xiàn),現(xiàn)實(shí)生活中的公交出行,歸根結(jié)底是一個(gè)動(dòng)態(tài)演化過程:時(shí)變交通環(huán)境下,借鑒以往出行經(jīng)驗(yàn)、參考當(dāng)下實(shí)時(shí)信息對(duì)未來出行的路徑阻抗進(jìn)行預(yù)測,并據(jù)此調(diào)整出發(fā)時(shí)間或/和出行路徑,將該過程稱為乘客出行學(xué)習(xí)行為??紤]出行者學(xué)習(xí)能力對(duì)路徑選擇的影響在個(gè)體交通分配研究中并不罕見。早在1980年代中期,Horowitz等將以往出行成本的加權(quán)平均值作為當(dāng)次出行路徑選擇依據(jù)探討路徑選擇過程中的學(xué)習(xí)行為,但并未涉及出行者對(duì)出行成本的感知差異和信息影響[1]。近年來,以貝葉斯模型為基礎(chǔ)的相關(guān)學(xué)習(xí)機(jī)制研究掀起了一股熱潮,如Wen等在處理出行不確定性和出行者對(duì)信息獲取及反應(yīng)中有很好應(yīng)用,但僅限于路徑選擇研究,不考慮出發(fā)時(shí)間和出行方式選擇[2];國內(nèi)外學(xué)者從換乘影響[3,4]、認(rèn)知差異[5]、風(fēng)險(xiǎn)感知[6]、ATIS信息誘導(dǎo)[7-10]、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避[11]和可靠性[12-14]等角度對(duì)擇路模型及配流模型進(jìn)行擴(kuò)展,分別建立了相應(yīng)的路徑選擇模型和網(wǎng)絡(luò)配流模型,但基于出行者完全理性假設(shè)且有充分把握獲取和利用交通信息系統(tǒng)支持,與實(shí)際情況不太相符。顯然,關(guān)于如何清晰合理刻畫出行者的認(rèn)知更新和路徑選擇行為在個(gè)體交通配流方面已成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)[15, 16]。
然而,針對(duì)城市公交客流分配問題的研究大多都是對(duì)道路網(wǎng)個(gè)體交通分配的簡單修正,其最大制約在于不能很好地反應(yīng)和體現(xiàn)乘客路徑選擇行為決策規(guī)則,卻又將其用之于不同個(gè)體不同出行行為下的公交網(wǎng)絡(luò),必然會(huì)產(chǎn)生與實(shí)際不符的分配結(jié)果,依此指導(dǎo)實(shí)踐必然導(dǎo)致管理不科學(xué)。盡管文獻(xiàn)[8]有所考慮,但針對(duì)乘客出行基于學(xué)習(xí)行為決策的選擇機(jī)制對(duì)公交客流分配乃至整個(gè)公交系統(tǒng)演化尚缺乏內(nèi)在機(jī)制研究。
本文基于行為科學(xué)理論,將經(jīng)歷—加權(quán)吸引學(xué)習(xí)模型用于乘客基于學(xué)習(xí)行為的路徑選擇建模,從建立個(gè)體行為機(jī)制出發(fā),研究群體行為集計(jì)匯聚而展現(xiàn)出來的系統(tǒng)演化規(guī)律,闡明公交系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理,基于成都公交網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),運(yùn)用仿真模擬算例詮釋公交系統(tǒng)演化到廣義用戶最優(yōu)均衡的過程,并探討外界擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)收斂或系統(tǒng)均衡的影響,為解釋和預(yù)測乘客出行決策行為提供理論依據(jù)。
1公交網(wǎng)絡(luò)基本描述
如圖1所示公交網(wǎng)絡(luò),乘客可能選擇直達(dá)路徑r1,也有可能選擇需要換乘1次的路徑r2,在某些情況下甚至可能選擇需要換乘2次的路徑r3。部分起點(diǎn)站離出發(fā)地相對(duì)較近,部分終點(diǎn)站離目的地相對(duì)較近,部分站點(diǎn)可搭乘線路相對(duì)較多,這些均為影響乘客路徑選擇行為的關(guān)鍵因素。
為避免降低可行換乘路徑的搜索空間,綜合考慮下車站點(diǎn)換乘(在下車站點(diǎn)即可搭乘需換乘的線路)和非下車站點(diǎn)換乘(乘客通過步行一段距離換乘的情況,見圖2),將一定步行距離內(nèi)可能換乘的多個(gè)站點(diǎn)抽象為一個(gè)換乘站點(diǎn)進(jìn)行拓?fù)浣!6x符合乘客路徑選擇行為的廣義公交路徑為乘客從起點(diǎn)到終點(diǎn)所選換乘站點(diǎn)序列,簡稱路徑(不管換乘與否,被選線路或線路組合均簡稱路徑)。路徑上相鄰2個(gè)換乘站點(diǎn)之間的部分為公交路段(簡稱路段),路段通常包含一條或多條不同線路。簡單公交網(wǎng)絡(luò)與廣義公交路徑分別見圖3和圖4,原來7條線路編碼的公交網(wǎng)絡(luò)經(jīng)由路徑編碼后,僅有3條路徑即可清晰描述:途經(jīng)站點(diǎn)s1和站點(diǎn)s4的路徑r4,途經(jīng)站點(diǎn)s1、站點(diǎn)s2和站點(diǎn)s4的路徑r5,途經(jīng)站點(diǎn)s1、站點(diǎn)s3和站點(diǎn)s4的路徑r6。
2理論分析及建模
首先介紹經(jīng)歷-加權(quán)吸引學(xué)習(xí)模型的核心思想;接著分析經(jīng)歷-加權(quán)吸引學(xué)習(xí)模型用于公交出行決策的適用性;結(jié)合經(jīng)歷-加權(quán)吸引學(xué)習(xí)模型獲取乘客路徑選擇概率;最后,以早高峰時(shí)段作為計(jì)量一個(gè)時(shí)期的基本單位,將乘客日常擇路行為在時(shí)間軸上展開,闡述公交系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化機(jī)理。
21經(jīng)歷-加權(quán)吸引學(xué)習(xí)模型
經(jīng)歷-加權(quán)吸引學(xué)習(xí)模型(Experience Weighted Attraction Learning,簡寫為EWAL)將強(qiáng)化學(xué)習(xí)和信念學(xué)習(xí)描述為特定選擇模型參數(shù)的邊緣情況,經(jīng)驗(yàn)權(quán)重N(t)和吸引力值A(chǔ)in(t)為EWAL模型的兩個(gè)核心變量,二者通過經(jīng)歷加權(quán)公式N(t)=ρ·N(t-1)+1,t≥1和吸引值公式Ain(t)=φ·N(t-1)·Ain(t-1)+[δ+(1-δ)·I(cin,cn(t))]·πn(cin,c-n(t))/N(t)更新。
N(t):經(jīng)歷權(quán)重,可看成是對(duì)過去經(jīng)歷的“等價(jià)觀測”;
Ain(t):t期策略r對(duì)決策者n的吸引;
cn(t):決策者n在t期實(shí)際選擇的策略;
c-n(t):除n以外其他決策者在t期的策略;
πn(cin,c-n(t)):其他決策者在t期選擇策略集合c-n(t)時(shí),決策者n選擇策略r的實(shí)際效用;
I(cin,cn(t)):關(guān)聯(lián)指標(biāo)函數(shù),若決策者n在t期選擇策略r,I(crn,cn(t))為1,否則為0;
ρ:經(jīng)歷權(quán)重貼現(xiàn)率,即上一期經(jīng)歷權(quán)重被記住概率;
φ:吸引貼現(xiàn)率,即上一期吸引被記住的概率;
δ:未被選中策略的效用權(quán)重,如果δ大于0,那么經(jīng)驗(yàn)收集將擴(kuò)大至未被選中的行動(dòng)中,即個(gè)體可以通過觀察未被選中的恰當(dāng)行動(dòng)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
Camerer等利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),通過極大似然法擬合這些參數(shù),得出δ∈(05,1),φ∈(08,1)和ρ∈(0,φ)[17]。
整體而言,EWAL模型可視為一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型框架進(jìn)行理解:t期策略i對(duì)乘客n的吸引等于t-1期策略i對(duì)乘客n的吸引加上t期的期望效用,之后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。期望效用既包括選中的策略,也包括未選中策略。
22EWAL用于公交出行決策
EWAL模型首先被引入博弈領(lǐng)域,之后相繼應(yīng)用于其他領(lǐng)域[18, 19]。現(xiàn)實(shí)生活中的公交出行,不管是自己還是他人過去的成功出行經(jīng)驗(yàn),還是其他未被選擇路徑的機(jī)會(huì)成本,當(dāng)這些信息均可用時(shí),乘客都會(huì)加以考慮,而EWAL模型能恰到好處地綜合考慮這些因素,賦予每條路徑一個(gè)“吸引值”,用以表示乘客對(duì)該路徑的偏好。
221路徑阻抗
受發(fā)車頻率、出行目的、出行時(shí)間、出行距離、出行費(fèi)用、換乘方便與否等因素影響,乘客往往僅會(huì)考慮部分路徑,稱為有效路徑。通過選取有效路徑,將乘客為實(shí)現(xiàn)其物理位置轉(zhuǎn)移而付出的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本之和稱為路徑阻抗。因乘客對(duì)公交票價(jià)并不敏感,僅考慮時(shí)間成本計(jì)算路徑阻抗。假設(shè)乘客未能搭乘吸引線路集中第一輛車,則一定能夠搭乘第二輛車,或換乘其他公交線路,即不考慮二次等待現(xiàn)象。用usi(t)表示乘客在起點(diǎn)站或換乘站si等待吸引線路集中第一輛車的時(shí)間成本,則usi(t)=j/α°r∈Rwhr(t),當(dāng)φ=05時(shí),表示乘客到達(dá)服從均勻分布,公交車輛到達(dá)服從泊松分布,此時(shí)乘客等待時(shí)間服從均勻分布。
路徑阻抗主要包括站點(diǎn)候車時(shí)間usi(t)和路段運(yùn)行時(shí)間tsisj(t),因擁擠延遲導(dǎo)致乘客在起點(diǎn)站或換乘站si未能搭乘第一輛車的過載等待時(shí)間dsi(t)也不容忽視,當(dāng)vsisj 222路徑吸引力值更新規(guī)則 用Arn(t)表示乘客n第t天出行對(duì)路徑r的偏好程度,各變量和參數(shù)均有其特定現(xiàn)實(shí)含義。 (1)經(jīng)驗(yàn)權(quán)重N(t)表示乘客的出行經(jīng)驗(yàn)積累值,用以衡量過去出行經(jīng)驗(yàn)的重要程度,此處可理解為以往出行經(jīng)驗(yàn)對(duì)乘客搜索當(dāng)下可行路徑的重要程度。 (2)πn(crn,c-n(t))表示其他乘客在第t天早高峰時(shí)段選擇路徑集合c-n(t)時(shí),乘客n選擇路徑r的實(shí)際效用。 (3)關(guān)聯(lián)指標(biāo)函數(shù)I(crn,cn(t))取值根據(jù)乘客n在第t天早高峰時(shí)段選擇的策略而定,當(dāng)乘客n在第t天早高峰時(shí)段選擇路徑r時(shí),I(crn,cn(t))為1,否則為0。 (4)相對(duì)于實(shí)際選擇路徑,乘客賦予未選路徑的權(quán)重為δ,用以衡量選乘路徑和未選乘路徑的相對(duì)重要性,使得所有可行路徑均有機(jī)會(huì)獲得強(qiáng)化選擇。 (5)吸引力值衰減系數(shù),表示乘客對(duì)過去選擇偏好的衰減程度。 (6)經(jīng)歷權(quán)重貼現(xiàn)率ρ,用以控制乘客對(duì)某一路徑的偏好增長率。 223基于EWAL模型的路徑選擇行為 假設(shè)乘客對(duì)過去t期出行經(jīng)歷存有記憶,令Mr(1),Mr(2),...,Mr(t)為公交電子站牌顯示“線路r距本站多少站”,tr(1),tr(2),...,tr(t)表示同一乘客在第1期至第t期參考電子站牌信息后經(jīng)由路徑r的實(shí)際通行時(shí)間,假設(shè)乘客在第1期對(duì)各路徑出行阻抗一無所知,Mr(t)和M-r(t)分別表示第t期路徑r和除路徑r以外路徑的電子站牌信息。令Urn(Mr(t),t)為乘客n結(jié)合以往出行經(jīng)驗(yàn)于第t期獲取信息后選擇路徑r的效用,有Urn(Mr(t),t)=V(Mr(t))+Arn(t)+ε成立。其中,V(Mr(t))為效用函數(shù)固定項(xiàng),僅依賴于當(dāng)天出行獲得的電子站牌信息;Arn(t)為吸引力值,表示乘客n對(duì)路徑r的決策偏好,可理解為乘客借鑒以往經(jīng)驗(yàn)對(duì)路徑r的信心,若該值為負(fù)則為排斥值;ε為誤差項(xiàng),用以表示乘客的認(rèn)知偏差,假設(shè)ε相互獨(dú)立且服從二重指數(shù)分布,則各路徑選擇概率Prn(t)可通過式(7)進(jìn)行計(jì)算,乘客根據(jù)當(dāng)期概率大小確定下一期的最優(yōu)路徑選擇。其中,Prn(t)為乘客n在第t期選擇路徑r的概率,R為可供乘客選乘的有效路徑數(shù)目,ω度量乘客對(duì)吸引力值變化的敏感程度。 23日常公交系統(tǒng)演化 時(shí)變交通環(huán)境下,乘客借鑒以往出行經(jīng)驗(yàn),參考當(dāng)下實(shí)時(shí)信息對(duì)未來出行阻抗進(jìn)行預(yù)測,并據(jù)此調(diào)整各自選擇方案,將乘客日常擇路行為在時(shí)間軸上展開,形成以下動(dòng)態(tài)公交系統(tǒng)。 N(t)=ρ·N(t-1)+1, t≥1(1) Arn(t)=φ·N(t-1)·Arn(t-1)+[δ+(1-δ)·I(crn,cn(t))]·πn(crn,c-n(t))/N(t)(2) usi(t)=jα°r∈Rw hr(t)(3) dsi(t)=0vsisj ≥0vsisj=ksisj(4) πn(crn,c-n(t))=∑(usi(t)+dsi(t))·ηwrsi+∑tsisj(t)·λwrsisj(5) Urn(Mr(t),t)=V(Mr(t))+Arn(t)+ε(6)
Prn(t)=exp{-[Arn(t-1)+V(Mr(t-1))]/ω}∑k∈Rw,k≠rexp{-ω·[Akn(t-1)+V(Mk(t-1))]/ω}(7)
fwr(t)=qw·Prn(t)(8)
∑r∈Rwfwr(t)-qw=0(9)
xsisj(t)=∑w∈W∑r∈Rwfwr(t)·λwrsisj(10)
xsilm(t)=∑w∈W∑r∈Rwfwr(t)·λwrsisj·ηwrsi(11)
式(1)與式(2)為日常擇路學(xué)習(xí)行為的基本原則;式(3)至式(5)為路徑阻抗及對(duì)應(yīng)的效用計(jì)算公式;式(6)為路徑效用;式(7)為乘客基于學(xué)習(xí)行為的路徑選擇概率;式(8)與式(9)為流量守恒條件;式(10)與式(11)為客流量分配規(guī)則。
通常情況下,將公交網(wǎng)絡(luò)中所有乘客出行選擇都不再變化的狀態(tài)稱為系統(tǒng)均衡狀態(tài),該狀態(tài)為理想狀態(tài)下的收斂。給定一個(gè)可接受的容忍水平φ,當(dāng)所有被選路徑的最大吸引和最小吸引之差連續(xù)m天均不超過該容忍水平時(shí),則認(rèn)為該系統(tǒng)狀態(tài)是收斂的[8],稱該狀態(tài)為廣義用戶最優(yōu)均衡。
3應(yīng)用算例
31基本狀況描述
鑒于路徑選擇行為機(jī)制較復(fù)雜,難以從數(shù)學(xué)推理角度探討公交系統(tǒng)演化的收斂性和收斂所需時(shí)間,運(yùn)用圖5所示簡單公交網(wǎng)絡(luò),結(jié)合模擬仿真詮釋公交系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化過程。
圖5公交路網(wǎng)實(shí)例
從各公交站點(diǎn)出發(fā)到鹽市口站,有48路和56路兩條公交線路可供選擇,二者的早高峰發(fā)車間隔(見表1),根據(jù)式(3)至式(5)計(jì)算各路徑阻抗及對(duì)應(yīng)效用(見表2)。
對(duì)成都公交卡的歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)流量分析,56路選擇比例明顯高于48路,主要原因在于48路較56路繞行嚴(yán)重。
32結(jié)果與分析
由于成都公交只有上車刷卡記錄,確切OD矩陣無從得知,故取早高峰時(shí)段搭乘56路和48路客流量均值作為圖5中各站點(diǎn)到鹽市口站的公交客流需求,令搭乘56路和48路的初始頻率為05,表示乘客在初始階段對(duì)這兩條路徑的選擇偏好無明顯差異。
(1)計(jì)算初始策略吸引值。構(gòu)建似然函數(shù),見式(12)。
L(An(0),ω)=∏n(∏Tt(Prn(t)))=∏n(∏Ttexpω·(Arn(t)+V(Mk(t)))∑2k=1expω·(Akn(t)+V(Mk(t))))(12)
(2)由路徑初始吸引值需滿足似然函數(shù)值最大,可得初始路徑吸引值約束條件,見式(13)與式(14)。
exp(ω·(A56n(0)+V(M56(0))))exp(ω·(A48n(0)+V(M48(0))))+exp(ω·(A56n(0)+V(M56(0))))=05(13)
exp(ω·(A48n(0)+V(M48(0))))exp(ω·(A48n(0)+V(M48(0))))+exp(ω·(A56n(0)+V(M56(0))))=05(14)
(3)令48路初始吸引值為0,ω=01768,可得選乘56路初始吸引值為6191;借鑒文獻(xiàn)[20],令ρ=092,φ=1,δ=076;因模擬中給定兩條線路的初始選擇比例均為05,此處令N(0)=1,表示當(dāng)吸引值更新時(shí)給予初始吸引值及通過收益強(qiáng)化的量為相等權(quán)重;取容忍水平y(tǒng)=10,將初始值和各參數(shù)值代入式(2)和式(7),獲得各路徑流量變化(見圖6)。受乘客出行學(xué)習(xí)行為影響,各路徑流量從初期波動(dòng)較大,逐漸趨于平緩,最終達(dá)到廣義用戶最優(yōu)均衡狀態(tài)。當(dāng)r= 01時(shí),系統(tǒng)收斂時(shí)間較長,r= 02時(shí)次之,當(dāng)r3=03時(shí),不同學(xué)習(xí)速度下系統(tǒng)收斂速度差異并不顯著(見圖7)。不同學(xué)習(xí)速度下56路客流量變化(見圖8)。綜上,公交系統(tǒng)相對(duì)穩(wěn)定依賴于個(gè)體出行學(xué)習(xí)行為,但并不完全取決于它,主要原因在于公交線網(wǎng)布局和規(guī)劃短期內(nèi)很難變動(dòng),即便有變動(dòng),更多局限于現(xiàn)有線路的部分延長或某些線路的局部微調(diào)。
當(dāng)系統(tǒng)達(dá)到圖6所示均衡狀態(tài)時(shí),因外界擾動(dòng)(如大面積道路修建引起48路繞行嚴(yán)重等)導(dǎo)致48路出行時(shí)間增加,使得當(dāng)前穩(wěn)定客流分布發(fā)生變化,初期并未產(chǎn)生很大影響,隨著時(shí)間推移,乘客捕捉到該擾動(dòng),影響逐步擴(kuò)大,一段時(shí)間后,系統(tǒng)再次達(dá)到新的均衡(見圖9)。
綜上,受乘客學(xué)習(xí)行為影響,個(gè)體乘客非合作情況下的公交出行終會(huì)達(dá)到廣義用戶均衡,學(xué)習(xí)速度不同將導(dǎo)致均衡所需時(shí)間各異。當(dāng)達(dá)到均衡狀態(tài)后,即便遭遇不可控干擾,系統(tǒng)終將達(dá)到新的均衡,說明公交系統(tǒng)具有較好的魯棒穩(wěn)定性。
33對(duì)比分析
對(duì)比分析模擬結(jié)果與實(shí)際運(yùn)營數(shù)據(jù):以2012年3月15日二環(huán)高架修建(導(dǎo)致48路繞行而使其行駛時(shí)間增加)為時(shí)間界點(diǎn),分析48路和56路這兩條線路在此事件前后的實(shí)際流量變化,提取前后三周(排除雙休日)48路和56路早高峰時(shí)段的刷卡數(shù)據(jù),繪制兩條線路的實(shí)際流量曲線(見圖10),兩條線路客流量在開建當(dāng)天并未發(fā)生明顯變化,一方面可能是乘客沒有記清二環(huán)高架開建的具體時(shí)間,盡管各媒體有報(bào)道;另一方面,即便是知曉該事件發(fā)生,短時(shí)間內(nèi)仍習(xí)慣之前的出行偏好,并未改變出行線路。
實(shí)際流量與模擬呈現(xiàn)的流量變化趨勢相同:在二環(huán)高架修建之前,兩條線路流量處于較平穩(wěn)狀態(tài),修建之后的出行選擇逐步有所變化:48路客流減少,56路客流增加,主要原因在于48路和56路共線明顯,且二者均為承載上班族早高峰客流的重要線路。一段時(shí)間后,兩條線路客流量逐步穩(wěn)定,即模擬結(jié)果中所提到的新的均衡狀態(tài)。
4結(jié)束語
類似個(gè)體交通出行,公交出行同樣是一個(gè)不斷收集路網(wǎng)信息、參考當(dāng)下實(shí)時(shí)信息、借鑒以往出行經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)的過程?;贓WAL模型探討學(xué)習(xí)行為如何促進(jìn)公交系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的內(nèi)在機(jī)理,從分析微觀個(gè)體乘客的路徑選擇行為機(jī)制出發(fā),將乘客日常擇路行為在時(shí)間軸上展開,構(gòu)建時(shí)變交通環(huán)境下的動(dòng)態(tài)公交系統(tǒng),結(jié)合模擬仿真算例詮釋公交系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化過程。結(jié)果表明:EWAL模型為解釋公交系統(tǒng)均衡提供了理論基礎(chǔ),能較有效、較充分地重現(xiàn)真實(shí)公交客流的宏觀走向和規(guī)律,能更有效預(yù)測乘客出行決策行為。但模型的抽象化和實(shí)際問題的復(fù)雜化使得本研究尚有不足之處,若能比較精準(zhǔn)地獲取OD矩陣數(shù)據(jù),如文獻(xiàn)[21]提出的基于有序加權(quán)平均算子的公交線路OD矩陣估計(jì)進(jìn)行對(duì)比分析是下一步需要進(jìn)行的研究工作。
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(責(zé)任編輯:秦穎)