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基于有限理性的城市居民出行路径选择行为系统工程建模研究

时间:2018-03-26 22:20来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇系统工程论文,系统工程是为了最好地实现系统的目的,对系统的组成要素、组织结构、信息流、控制机构等进行分析研究的科学方法。
本文是一篇系统工程论文,系统工程是为了最好地实现系统的目的,对系统的组成要素、组织结构、信息流、控制机构等进行分析研究的科学方法。它运用各种组织管理技术,使系统的整体与局部之间的关系协调和相互配合,实现总体的最优运行。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇系统工程论文,供大家参考。
 
第 1 章 绪论
 
1.1 研究背景
随着我国城镇化进程的不断加快,城市机动车数量激增,城市交通系统面临的挑战越来越严峻,交通拥堵问题亟待解决。交通拥堵产生根源为城市交通系统的供需不平衡,即城市路网的供给能力无法满足城市居民日益增加的出行需求。由于土地资源有限,道路建设远远不能满足不断扩增的交通需求。20 世纪 60 年代以来,交通需求管理理论在交通管理领域得到快速发展,在实践中得到广泛应用,逐渐成为治理城市交通拥堵问题的重要手段。虽然取得了一定的成效,但是仍无法根治城市交通拥堵问题。交通拥堵问题的形成与出行者的决策选择和行为方式密切相关,本质上为一个出行行为问题。因此,为了更好地解决交通拥堵问题,迫切需要对出行者的出行行为进行微观层面的研究,对出行者的决策机制和行为方式做出进一步的解析,进而选择科学、切合实际的前提假设,从而建立与实际相符的出行路径选择模型,为交通规划和交通需求管理提供依据,为交通系统优化增添新的思路。众所周知,交通出行是人在特定时间和空间内,由人的一些共同行为形成的一种微观且有一定秩序的环境。人的感知、偏好、情绪等内部心理活动均会在这种微观的环境中有所体现。一直以来,传统经济学一贯以“理性人”(即完全理性的人)为假设前提,通过严密的数学逻辑推理来构建其理论体系。同样,在交通科学领域,大多假设全部出行者均为绝对理性的,能够获得所有的信息,可以选择出最短最优路径。但由于现实中城市交通系统的不确定性,期望效用理论无法切实描述出行者现实中的路径选择行为。因此,有研究者提出,人在面临风险做出决策时,受信息获取、历史经验、认知能力、风险偏好以及价值趋向等的影响,在参考点两侧风险偏好会发生逆转。前景理论和累积前景理论均为有限理性决策理论,较为切实地描述了人的决策心理和出行决策机理。近几年,基于有限理性的前景理论和累积前景理论在交通出行决策行为研究中受到研究者的青睐,用于真实描述出行路径选择行为。
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1.2 研究意义
出行者作为交通系统中的出行主体,在从起点到达目的地的全程中,依据路况信息和个人经验判断路径方案,最终做出决策。在决策时,会受个人主观情况的影响,如出行者的个人特质、风险偏好、个人经验等。出行个体按照一定的目标和一定的原则,表现出一定的交通出行路径选择行为,所有出行者路径选择行为产生的相互作用使得交通系统成为一个非常复杂的系统。因此,探索出行者路径选择行为的规律意义重大,微观层面的路径选择行为造就了宏观路网的通行特征,对出行者的路径选择行为和出行决策剖析、建模和仿真,可以为交通系统的分析提供理论基础,为交通管理技术和政策的应用和实施提供依据。本文对交通出行行为中的路径选择行为特征以及潜变量因素进行了详尽的阐释,探索了出行者的路径选择机理,基于累积前景理论建立的路径选择模型可以用于较为真实、准确地刻画城市居民出行路径选择行为,为有限理性框架下的决策理论在交通领域的广泛运用提供可能。研究有限理性假设下的出行者路径选择的现实意义在于可以为交通规划、管理部门提供优化交通运输系统的参考和依据。
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第 2 章 城市居民出行路径选择行为与影响因素分析
 
对出行路径选择行为进行微观、切实的分析,基于消费者行为学,分阶段研究出行行为全过程;梳理路径选择决策与交通出行决策的关系,从出行者出行心理角度,分析了出行路径选择的影响因素,并探究了人格特质、风险偏好、出行者择路态度、出行者择路行为之间的关系,建立了出行路径选择行为潜变量模型,更为真实地刻画出行路径选择决策心理过程。对出行路径选择行为与影响因素的研究既对本文研究对象、研究范围、研究内容等做出了界定,为后面两章建立出行路径选择模型做准备。
 
2.1 基于消费者行为学的出行行为
城市居民出行是指居民为了达到一定的出行目的,从始发地到目的地的移动过程,确切描述这个过程特征的重点在于研究出行者在出行过程中各个决策节点的选择行为,主要涉及出行路径选择、出行时间、出行方式选择等。从心理学角度解释,城市居民的出行行为过程为:居民在产生一定生产、生活的出行需求时,依据自身特征并结合外界当时的环境条件,选择可行的、较优的实现过程。从更普遍的意义来说,出行选择行为属于消费决策行为,一方面,以消费为目的的出行行为就是消费实现过程的一个环节,另一方面,采用机动车出行的行为本身是一种消费行为。因此,利用行为学理论,从消费者的关注点出发,对出行者的出行选择行为进行分析,有利于剖析出行行为决策过程产生的内在机理。城市居民在交通网络中表现出来的出行行为,只是出行的实施过程。从消费行为的角度,整个出行过程有五个阶段,它们分别为:认识问题、搜集信息、评价选择、出行实施、出行后的评价和信息反馈,如图 2-1 所示。(1)认识问题。处于认识问题阶段时,出行者出行要明确的问题主要有:为何出行、出行有什么条件要求等,认识问题对出行的产生非常重要。(2)搜集信息。出行者确定采取行动来满足出行需求以后,会通过一定的方法搜集出行信息来实现出行目标。
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2.2 基于有限理性的出行路径选择行为
出行者作为交通出行的主体,在出行决策时表现出一定的主观能动性,心理学理论中认为心理决策过程与潜变量会影响出行行为。因为出行者的决策未必都是完全理性的,出行条件的不确定性、个体认知的局限性等都会使出行者出行决策呈现有限理性的特征[42],并且也存在不可被直接观测的特征。出行者的心理决策过程与出行选择行为有一定的相关性。现有研究对出行者心理决策机理的研究很少,有的仅是定性描述,而无定量解析。出行者完整的心理决策过程极其复杂,而且程度难以衡量,这是因为个体的心理决策过程受到很多难以直接观测的变量共同作用的影响。近年来,出行路径选择研究更加重视出行者的心理因素(如人格特质、风险偏好等)对出行者选择偏好的影响[43-46]。出行者路径选择决策准则是出行者感知、评价备选路径特性的评价系统,随着出行者路径选择理论的不断丰富与完善,使得出行路径选择的准则逐渐多样化,不再是单一的最短路准则,逐渐出现了考虑出行者行为偏差和有限理性的可接受准则、熟悉准则和参考点依赖准则[47]等,使得出行路径选择理论不断向实际出行路径选择情形逼近,从而能够更加真实地反映出行者的实际出行路径选择。
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第 3 章 出行路径选择行为结构方程模型........23
3.1 结构方程模型............23
3.2 结构方程模型在交通出行行为领域的运用............24
3.3 基于 SEM 的出行路径选择行为模型 .........25
3.4 问卷调查及信度效度检验....30
3.5 实例分析........34
3.6 本章小结........40
第 4 章 基于累积前景理论的出行路径选择模型........41
4.1 变量定义 ....41
4.2 出行者参考点的设定............42
4.2.1 参考点设定 ....42
4.2.2 参考点的实际意义 ....43
4.3 基于累积前景理论的出行路径选择模型....44
4.4 算例分析........50
4.5 本章小结........55
第 5 章 交通出行路径选择系统仿真....57
5.1 AGENT 技术 .............57
5.2 仿真软件 NETLOGO 平台简介.......59
5.3 出行者路径选择行为仿真....61
5.4 系统仿真实验结果....64
5.5 本章小结........67
 
第 5 章 交通出行路径选择系统仿真
 
前一章建立了基于累积前景理论的出行者路径选择模型,本章借助 NetLogo仿真软件对出行者路径选择进行系统仿真。仿真的目的是形象、直观地描述出行者路径选择的过程。我们将城市交通系统中的主体看成是自适应的智能 Agent,每个 Agent 都有其目的,并对周围环境做出响应,完成自身任务,实现对交通系统的模拟、仿真。
 
5.1 Agent 技术
Agent 技术源于人工智能研究。Agent 技术的产生与发展为分布式人工智能技术与网络技术发展的必然结果,Agent 一词的概念,尚无准确定义,因为 Agent 可以运用到许多不同的领域,在各个领域都有自己的定义和内涵,因此总结一个能够统一涵盖所有内涵的定义变得日益困难。研究和关注的问题领域不同,Agent 在各个领域的具体含义不尽相同。一般称为智能体、主体。通常认为 Agent 是一个硬件或软件系统,是一个自包含程序。Agent 可以控制自己的决策和动作,具备学习性,会逐渐变得越来越机智,被称为会思维的软件”[77]。我们可以将 Agent 描述为:Agent 是指在特定环境下可以独立自主地运行,作用于自身生成的环境,同时也受到外部环境的影响,且可以持续地从环境中获得知识来提升自己的能力,将推理与知识结合的智能体,并且具有自治性、反应性、可通信性以及自学习性等特征[78]。Agent 通常由五部分组成:(1)知识库:用于存储 Agent 的知识。知识来源有用户增加和借助学习模块得到。(2)推理机。借助现有的信息控制通信模块、事件处理模块及学习模块,进行推理和学习,进行决策。(3)通信模块。负责 Agent 与外界(环境或其他 Agent)的通信。(4)事件处理模块。Agent 实现目标的时间处理方法集合。(5)学习模块。将 Agent 持续运作过程中积累的信息作为知识库更新,不断扩大和充实。
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结论
 
论文从城市交通现状和存在的问题出发,梳理了国内外交通出行行为研究成果和出行选择过程中存在的问题,对城市交通出行路径选择行为进行了理论研究和实证分析。城市居民出行行为是城市交通系统出行决策研究的主要内容,由于受到多种复杂因素的影响,出行者的出行选择日益难以达到完全理性的程度,而表现出有限理性的特征。在影响出行选择的众多影响因素中,既有显变量,也有潜变量,出行者自身人格特质、风险偏好等潜变量因素对出行选择的影响机理尚不明确,但一定是有重要影响的。为了探讨出行路径选择中的潜变量影响因素,更加符合实际的描述出行者路径选择行为,本文针对城市居民出行路径选择行为,分析了出行决策影响因素中的潜变量及其对路径选择的影响机理,建立了基于累积前景理论的路径选择模型,并借助 NetLogo 软件对出行者路径选择行为进行了微观仿真。首先,从消费行为理论出发,分析了城市居民出行行为及出行选择心理,对出行决策过程进行了梳理,对出行者出行路径选择行为心理进行了较为详细的剖析。结合城市居民出行路径选择调查问卷,定量分析出行者人个特质、风险偏好等潜变量对出行者路径选择的影响,采用结构方程模型建立了出行者路径选择行为分析模型,对出行路径选择中的潜变量影响因素及其作用机理进行了量化分析。其次,基于有限理性,在累积前景理论的基础上,结合出行者路径选择的实际出行决策,设定了内生参考点,选取“可接受的最早到达时刻”和“可接受的最晚到达时刻”两个参考点,确定了参考点设定方法,明确了多参考点的价值函数和累积权重函数,获得各路径前景值,最终做出路径选择。该模型考虑了出行者的风险偏好,结合出行者对出行可靠性的要求,用算例对模型进行了验证,结果证实累积前景理论下的出行者路径选择模型能够切实描述出行者的路径选择行为。最后,通过构建路网,设定路网属性和模型参数,将交通出行系统中的参与主体抽象成出行者—车辆 Agent,道路 Agent,设计了仿真实验,在 NetLogo 软件中做了系统仿真实验,对出行者路径选择行为进行了微观解析。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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