考虑交叉网络外部性的网约车平台市场定价研究

随着移动互联网的发展,具有双边市场特征的以网约车平台为载体的多种新型出行方式相继出现,但同时也带来了新的交通管理问题。基于双边市场理论,考虑了交叉网络外部性,从用户、司机均为单归属以及用户多归属、司机单归属两个方面研究了网约车平台的市场定价问题。同时,引入了时间敏感系数和司机提成比例表征网约车行业特征。最终得到了网约车平台对用户和司机的定价结构公式、用户和司机规模及平台收益。研究显示平台定价及收益与交叉网络外部性及时间敏感系数的关系与用户归属结构相关;平台定价及收益与差异化程度正相关,且在用户多归属情况下提高差异化程度会导致多归属方用户规模降低;在双边均为单归属情况下,提高司机提成比例会降低平台对出行用户的定价且增加对司机方的定价,最终导致平台均衡收益降低;但多归属下平台对司机的定价与司机提成比例的关系还与双边交叉网络外部性的相对大小有关。     

方格网络上用户均衡行为效率损失研究

针对用户出行时追求费用最短的路径,而不考虑其它用户如何选择路径,在一般网络中导致系统费用较高的问题,从实际出发,本文重点讨论特殊网络-方格网络上纳什均衡流与系统最优流之间的关系,研究了用户均衡行为的效率损失.研究结果表明,在方格网络上,当路阻函数是系数非负的线性函数和二次函数时,用户均衡行为的效率损失分别是0和0.35,而一般网络中用户均衡行为的效率损失分别是1/3和0.626,说明方格网络具有较好传送流量的功能.该研究为道路建设部门进行道路改造和增加新道路设计提供理论依据.     

基于网络混合学习策略的股市投资者行为演化模型及仿真

针对投资者有限理性决策行为的模仿学习等特质,运用复杂网络、贝叶斯学习和社会学习理论,分别对个人投资者和机构投资者的投资行为决策机制进行系统性分析,由此构建基于网络混合学习策略的投资者行为演化机理和数理模型,并进行数理解析和模拟仿真。研究发现,投资者金融关联网络的拓扑结构对个人投资者行为动态演变具有较强影响,但对机构投资者的影响较弱;个人投资者的学习策略偏好影响其行为动态演变均衡状态的稳定性较为显著;机构投资者获取的私有信息精确度与其行为动态演变的均衡状态之间存在显著的非线性关联;投资者的初始行为状态对其投资行为动态演变均衡状态的影响效应均较弱。     

改善交通视角下的城市人口经济分布研究

城市各区的人口-经济分布直接决定了各区之间的车流量,从而决定了城市的交通拥堵程度.充分考虑各区入口经纬度、道路基本路况和人口-经济分布等构建交通指数模型,探究各区入口的拥堵情况.之后从市民出行的角度构建评价模型,评价城市各区布局是否合理.最后,构建非线性规划模型,为城市各区人口经济合理分布提供政策建议.以深圳市为实例进行了实证研究,结果表明深圳市接下来应该着重发展罗湖、南山和盐田区的经济,住房规划首先考虑南山区.     

基于网络等级特征与VMS的交叉巢式Logit模型

基于等级特征与可变信息板(VMS)研究了交叉巢式Logit(CNL)模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论:等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数(θ)弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。     

主体异质性下风险联合投资演化博弈模型研究

在前人相关研究基础上,将主体异质性等更符合实际的影响因素引入到风险联合投资演化博弈模型中,求出了模型的演化稳定策略,并对影响演化稳定策略的相关因素进行了分析,博弈一方的合作策略选择视对方的合作均衡策略而定,但联合投资的合作行为终将演化为一博弈方选择不合作策略而终止.主体的异质性与单位冲突成本收益对促进双方都选择合作策略造成很大影响,异质性程度差异程度越大,单位冲突成本收益越小,联合投资成功的可能性就越大,合作行为也会因双方遵守合约契约而得到长期稳定的维持.     

交易者行为倾向与股市波动形态

分析一个具有基础价值均衡、非基础价值均衡、周期和混沌等四种市场波动形态的随机多主体股市模型,利用理论分析和数值实验的方法研究交易者模仿学习、价格追踪和策略转移三种行为倾向对股市场波动形态的影响,得出结论:当三类行为倾向都很小时,股市处于基础价值均衡形态;随着价格追踪和模仿学习倾向逐渐增大,股市进入周期形态;当模仿学习倾向足够大时,系统处于非基础价值均衡形态;混沌形态出现在周期和非基础价值均衡形态中间很窄的参数范围.     

考虑平台影响因素的虚拟社区知识共享演化博弈研究

知识共享是虚拟社区用户学习和传播知识的重要途径。本文考虑到虚拟社区平台对参与用户知识共享行为的激励作用,引入平台的奖励和不分享知识所产生的机会成本,以及知识共享收益因素,构建考虑虚拟社区平台影响因素的虚拟社区知识共享演化博弈支付矩阵,并求得演化均衡解。通过小米社区的案例引入,仿真模拟平台对用户知识共享的奖励、机会成本、收益分配系数以及参与用户共享程度等因素对参与用户知识共享行为意愿的影响。研究发现:虚拟社区参与用户的知识共享意愿对因为知识共享所产生新知识的收益系数变化较为敏感;平台的奖励以及不分享知识所产生的机会成本对用户知识共享意愿影响巨大;同时,不同参与用户因为知识水平层次不同,参与知识共享的目的也不相同,这会影响到他们的知识共享策略选择。     

基于非参数方法的交通流变点问题分析

考虑到交通流数据的分布形式不确定及其变点数目未知的实际情形,以基于非参数方法的交通流变点问题为研究对象,拟通过基于Kolmogorov-Smirnov(KS)检验和Mann-Whitney U检验的滑动窗口法实现变点存在与否的检验,进一步结合二分法对交通流数据变点数目及其位置进行估计.正态分布模拟仿真显示,两种方法对于均值变点检验和估计效果较好,而对于方差变点检验和估计,Mann-Whitney U方法不及K-S方法.最后,贵阳市中心道路车流量数据实例分析,表明方法对于交通流突变分析效果较好,可为相关部门提供可靠的决策依据.     

基于后悔理论的拼车决策问题研究

本文针对瓶颈路段,研究了出行者在单独驾车和拼车这两种出行模式下的早高峰出行行为。首先根据瓶颈模型的均衡条件,分别推导了收费和不收费机制下单独出行和拼车出行的出行时间及广义出行成本。为进一步研究出行者的出行方式选择,本文建立了基于后悔理论的随机Logit模型,并提出了相应的迭代平均算法。研究表明,在不收费机制下单独驾车和拼车出行者混合出发,而最优收费机制则实现了交通流的分离,其中拼车出行者在瓶颈的高峰时段出行而单独驾车者在瓶颈的颈部出行。算例结果表明,后悔厌恶水平是影响出行者出行方式选择行为的重要参数,其中,选择最低成本的出行者随着后悔厌恶水平的增加而增加。     

不同行为风格下路段行人与机动车行为博弈分析

针对路段过街行人与机动车的博弈决策行为,考虑不同交通行为风格下行人的过街特征和驾驶人的驾驶行为习惯等影响因素,开展路段行人交通行为风格调查,掌握不同交通行为风格下路段行人的过街特征,构建非合作动态人车博弈模型.通过分析不同策略下行人与驾驶人的收益,求解纳什均衡,得到不同策略下行人与驾驶人的最优策略.为解决路段行人与机动车冲突提供新的思路.     

驾驶者行为选择对十字路口通行能力的影响

考虑通过十字路口时左转车辆和直行车辆发生路权冲突时的不同驾驶者行为,将驾驶者分为跟随型驾驶者和谦让型驾驶者,并建立了左转车辆通过十字路口的模型,研究不同的驾驶者行为选择对十字路口通行能力的影响。结果表明,随着交通流量逐渐增加,驾驶者的行为越趋向于跟随时,十字路口的通行能力将会急剧降低;而当驾驶者的行为趋向于谦让时,十字路口的通行能力甚至优于有交警指挥的情形。该结果很好地解释了在行车高峰期中国十字路口堵塞的原因,即驾驶者的行为选择,可以通过改变驾驶者的行为选择和在交通流量达到一定的饱和度时派出交警来改善十字路口的通行能力。     

A new car-following model with consideration of the prevision driving behavior

In the paper, a new car-following model is presented with the consideration of the prevision driving behavior on a single-lane road. The model’s linear stability condition is obtained by applying the linear stability theory. And through nonlinear analysis, a modified Korteweg–de Vries (mKdV) equation is derived to describe the propagating behavior of traffic density wave near the critical point. Numerical simulation shows that the new model can improve the stability of traffic flow by adjusting the driver’s prevision intensity parameter, which is consistent with the theoretical analysis.     

Effect of the optimal velocity function on traffic phase transitions in lattice hydrodynamic models

The original lattice hydrodynamics models of traffic flow are extended to take into account the complex acceleration behavior of drivers. A new optimal velocity function which considers the stepwise acceleration effect and fits the observed data better is introduced. The stability conditions of these two models are obtained by using the linear stability theory. It is shown that the modified optimal velocity function has a remarkable influence on the neutral stability curve and the traffic phase transitions. In a certain vehicle’s density and driver’s sensitivity region, tri-stable states will occur. In addition, the properties of the multiple phases also depend on the asymmetry of the optimal velocity function and the stage number of multi-phase transitions is closely related to the turning points of the optimal velocity function. The validity and correctness of the analytical results is confirmed by numerical simulations.     

A turning restriction design problem in urban road networks

Turning restriction is one of the commonest traffic management techniques and an effective low cost traffic improvement strategy in urban road networks. However, the literature has not paid much attention to the turning restriction design problem (TRDP), which aims to determine a set of intersections where turning restrictions should be implemented. In this paper, a bi-level programming model is proposed to formulate the TRDP. The upper level problem is to minimize the total travel cost from the viewpoint of traffic managers, and the lower level problem is to depict travelers’ route choice behavior based on stochastic user equilibrium (SUE) theory. We propose a branch and bound method (BBM), based on the sensitivity analysis algorithm (SAA), to find the optimal turning restriction strategy. A branch strategy and a bound strategy are applied to accelerate the solution process of the TRDP. The computational experiments give promising results, showing that the optimal turning restriction strategy can obviously reduce system congestion and are robust to the variations of both the dispersion parameter of the SUE problem and the level of demand.     

超速驾驶行为的进化博弈分析

针对交通管理中经常要面对的超速驾驶行为,建立了驾驶员群体之间以及驾驶员群体与交管部门之间的博弈模型及其复制动态方程,并对动态方程做了分析与讨论,得出了博弈模型中各博弈方的进化稳定策略,提出了一些控制和减少超速行为的合理建议.     

多用户类多准则交通分配的势博弈与拥挤定价

交通管理者在解决路网拥挤问题时,并不知道出行者的出行效用,同时管理者难以对出行者的路径选择行为做出准确的观测.运用势博弈理论分析多用户类多准则交通行为的演化过程,得到了固定需求和弹性需求情形下的可容许动态(一种刻画出行者通过转换路径增加当前效用的近似调整行为的演化动态),证明当路段时间函数和逆需求函数为严格单调、连续、可微时,所对应的交通分配是势博弈问题的惟一Nash均衡点.进一步研究了固定需求下的可变拥挤道路收费问题,得到了在当前系统状态下实现系统最优交通分配的拥挤收费水平.     

A Model for Evaluation of Transport Policies in Multimodal Networks with Road and Parking Capacity Constraints

This paper presents a model for evaluation of transport policies in multimodal networks with road and parking capacity constraints. The proposed model simultaneously considers choices of travelers on route, parking location and mode between auto and transit. In the proposed model, it is assumed that auto drivers make a simultaneous route and parking location choice in a user equilibrium manner, and the modal split between auto and transit follows a multinomial logit formulation. A mathematical programming model with capacity constraints on road link and parking facilities is proposed that generates optimality conditions equivalent to the requirements for multimodal network equilibrium. An augmented Lagrangian dual algorithm embedded by partial linearization approach is developed to solve the proposed model. Numerical results on two example networks are presented to illustrate the proposed methodology. The results show that the service level of transit, parking charges, road link and parking capacities, and addition of a new parking location may bring significant impacts on travelers’ behavior and network performance. In addition, transport policies may result in paradoxical phenomenon.