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摘要
在交通诱导系统向出行者发布一致性路网信息的情况下，假设出行者的路径选择行为随历史经验和交通信息的更新而不断调整，考虑出行者的路径选择行为和对诱导信息的信任决策，提出一个交通流逐日演化模型。在该模型中，根据信任决策不同，将出行者分为两类，即信任路径诱导信息的出行者和不信任路径诱导信息的出行者。其中，信任诱导信息的出行者比例由诱导信息为出行者带来的平均出行阻抗节省量决定，节省量越多，信任诱导信息的出行者比例越大，通常选择信任路径诱导信息的出行者对出行阻抗的认知更为准确。首先对演化模型进行了稳定性分析，证明了动态系统存在不动点，该不动点稳定且等价于随机用户均衡态。然后对演化模型进行数值分析，结果表明：不同的参数取值会影响演化收敛的速度和最终平衡态，说明出行者的路径选择行为和信息信任决策与交通流演化的收敛性和稳定性之间有较强的联动关系；在复杂多变的交通网络中，实时交通诱导信息可以帮助出行者降低行为惯性的负效应，减少感知偏差，为出行者提供有效的决策参考，但过高的信息信任比例会导致出行者的二次集聚，发生交通“移堵”现象；交通流随机用户均衡态下信任和不信任路径诱导信息的出行者比率通常保持在一个稳定值。
- 出版日期2022
- 单位上海海事大学
