（交通运输规划与管理专业论文）基于前景理论的交通诱导行为分析与仿真实验研究.pdf

中文摘要 中文摘要 随着我国社会经济的快速发展，城市机动车拥有量快速增加，给城市交通带 来巨大压力，如何充分、合理、有效的利用有限的交通资源，成为解决城市交通 问题的关键。 交通诱导系统是a t i s 的重要组成部分，是集通信、地理信息、计算机网络、 数据库技术于一体的综合大型系统。通过交通诱导系统对于交通流在城市路网中 的合理分配，达到有效利用交通资源的目的。 交通诱导信息系统可分为交通信息的采集和处理、交通诱导信息算法和生成、 诱导信息的发布三大部分。交通诱导信息算法经历了传统的d j k s t r a 算法、启发式 和分层的路径搜索算法、人工神经网络算法等。但是以上各种算法都把出行者当 作完全的理性人，注重模型的可执行性，而忽视了出行者的心理特征。本文利用 前景理论建立出行者出行决策模型，将出行者的心理特征、个人经验引入到算法 模型中，使模型能够更好的刻画出真实出行者。 交通诱导一般包括多主体诱导和单主体诱导。对于单、多主体诱导，研究了 诱导信息的采集、处理、生成的过程，及其作用下对出行者的出行行为的影响， 总结了诱导算法的发展过程，并对诱导信息作用下可能发生的负面影响提出了应 对策略。 在通用仿真平台r e p a s t 的基础上，建立了基于a g e n t 的诱导仿真系统。以真 实路网为仿真对象，对于v m s 、车载导航系统诱导作用下的路网情况进行仿真， 通过v m s 诱导仿真检验路径选择模型的合理性，通过车载导航系统诱导仿真检验 路径选择模型的先进性，验证了前景理论在交通诱导条件下的适用性。 关键词：前景理论；交通诱导；a g e n t ；仿真；r e p a s t 分类号：u 4 9 1 a b s t ra ( 了r a bs t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fe c o n o m ya n dg r o w t ho fv e h i c l e sp o s s e s s i o n ，i tb r i n g s a b o u tg r e a tp r e s s u r ef o ru r b a nt r a f f i c h o wt ou s et h et r a 伍cr e s o u r c ei na d e q u a t e ， r e a s o n a b l ea n de f f i c i e n tw a yb e c o m e sa ni m p o r t a n ti s s u et os o l v et h et r a f f i cp r o b l e m s t h et r a f f i cg u i d a n c es y s t e m ，a ni m p o r t a n tc o m p o n e n to fa t i ss y s t e m ，i n t e g r a t e s c o m m u n i c a t i o nt e c h n i q u e s ，g e o g r a p h i c i a li n f o r m a t i o n s ，c o m p u t e rn e t w o r k s ，d a t a b a s e t e c h n o l o g yi n t oac o m p r e h e n s i v es y s t e m a c c o r d i n gw i t ht h et r a f f i cf l o wo ft h er o a d n e t w o r ka s s i g n e db yt h er o u t eg u i d a n c es y s t e m ，i tc a nr e a l i z et h ed e s t i n a t i o no fu s i n g t h et r a f f i cr e s o u r c ee f f i c i e n t l y t h et r a f f i cg u i d a n c es y s t e mc o n s i s t so ft h r e ep a r t st h a ta r et r a f f i ci n f o r m a t i o n c o l l e c t i o na n dd i s p o s a l ，t r a f f i cg u i d a n c ei n f o r m a t i o na l g o r i t h ma n dg e n e r a t i o n ，t r a f f i c g u i d a n c ei n f o r m a t i o np u b l i s h i n g t r a f f i ci n f o r m a t i o na l g o r i t h mh a se x p e r i e n c e dm a n y r e s e a r c hm e t h o d s ：t r a d i t i o n a l d j k s t r aa l g o r i t h m ，h e u r i s t i c a n dh i e r a r c h i c a l p a t h s e a r c h i n ga l g o r i t h m ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r ka l g o r i t h m b u tt h o s ea l g o r i t h m st a k et h e t r a v e l e r sa sa b s o l u t er a t i o n a lm e n ，f o c u s i n go nt h ep e r f o r m a b i l i t yo ft h ea l g o r i t h m sa n d i g n o r i n gt r a v e l e r s p s y c h o l o g yf e a t u r e s i nt h et h e s i s ，t h et r a v e l e r s r o u t ec h o i c em o d e l w a sb u i l tb a s e do nt h e p r o s p e c tt h e o r y , a n dt r a v e l e r s p s y c h o l o g y , i n d i v i d u a l e x p e r i e n c e s ，a st h ei n f l u e n c ef a c t o r s ，w e r ei n t r o d u c e dt ot h em o d e ls oa st od e s c r i b et h e t r a v e l e r sm o r ea c t u a l t r a f f i cg u i d a n c eg e n e r a l l yi n c l u d e sm u l t i - a g e n tg u i d a n c ea n ds i n g l ea g e n tg u i d a n c e g u i d a n c ei n f o r m a t i o n c o l l e c t i o n ，d i s p o s a la n dg e n e r a t i o no ft h em u l t i a g e n ta n ds i n g l e a g e n ta n dt h e i ri n f l u e n c et ot r a v e l e r b e h a v i o rw e r er e s e a r c h e d t h ed e v e l o p m e n t p r o c e s so fg u i d a n c ea l g o r i t h mw a ss u m m a r i z e d ，a n dt h er e s p o n d i n gs t r a t e g i e st o p o s s i b l en e g a t i v ei n f l u e n c eu n d e rt h ee f f e c to fg u i d a n c ei n f o r m a t i o nw e r ei n t r o d u c e d o nt h eb a s i so fm u l t i p u r p o s e r e p a s ts i m u l a t i o np l a t f o r m ，a g e n t - b a s e dt r a f f i c g u i d a n c es y s t e mw a s b u i l t i tc o n d u c t e das i m u l a t i o nc a s ef o rt h et r u er o a dn e t w o r kb y s i m u l a t i n gt h er o a do p e r a t i o n a lc o n d i t i o n su n d e rt h ei n f l u e n c eo fv a r i a b l em e s s a g e s i g n ( v m s ) a n dv e h i c l en a v i g a t i o ns y s t e m t h ea p p l i c a b i l i t yo fp r o s p e c tt h e o r yw a s p r o v e db yu s i n gv m s - b a s e ds i m u l a t i o nt o t e s tt h er a t i o n a l i t ya n dv e h i c l en a v i g a t i o n s y s t e m b a s e ds i m u l a t i o nt ot e s tt h ea d v a n c e m e n to f t h et r a v e l e r s r o u t ec h o i c em o d e l k e y w o r d s ：p r o s p e c tt h e o r y ；t r a f f i cg u i d a n c es y s t e m ；a g e n t ；s i m u l a t i o n ；r e p a s t c i a s s n o ：u 4 9 1 v l l 图目录 图目录 图1 1 技术路线图5 图2 1 不同风险偏好的效用函数曲线对比9 图2 2 “前景理论”的决策权重函数曲线9 图2 3 出行者出行路径选择行为建模流程图12 图3 1v m s 工作机理2 2 图3 2 简单路网结构图3 2 图4 1a g e n t 建模流程图3 8 图4 2r e p a s t 平台仿真流程4 3 图4 3 出行者a g e n t 结构框架图4 5 图4 4 仿真系统控制界面51 图4 5 仿真系统属性设置窗口5 l 图4 6 仿真系统运行界面5 l 图4 7 仿真a g e n t 实时状态窗口5 2 图5 1 实例区域简略图5 3 图5 2 仿真路网模型5 6 图5 3 高峰时段仿真数据与真实数据对比图5 7 图5 4 平峰时段真实数据和仿真数据对比图5 8 图5 5 平峰与高峰时段出行者对诱导系统系任度变化图5 9 表目录 表目录 表3 1 不同v m s 信息下驾驶员行为决策的统计结果2 4 表3 2 模型分析结果2 5 表4 1a g e n t 属性列表4 7 表5 1 路段长度表5 4 表5 2 高峰时段路段平均交通量( 辆4 , 时) 5 4 表5 3 平峰时段路段平均交通量( 辆d , 时) 5 4 表5 4 高峰时段v m s 条件下仿真出行者路径选择5 7 表5 5 高峰时段v m s 条件下真实路网出行者路径选择5 7 表5 6 平峰时段v m s 条件下仿真出行者路径选择一5 8 表5 7 平峰时段v m s 条件下真实路网出行者路径选择5 8 表5 8 平峰时段仿真出行者路径选择统计6 0 表5 9 平峰时段真实出行者路径选择统计6 0 表5 1 0 平峰时段仿真出行者完成出行时间( 列举出a g e n t l 到a g e n t 3 0 ) 6 1 表5 1 1 高峰时段仿真出行者路径选择统计6 2 表5 1 2 高峰时段真实出行者路径选择统计6 2 表5 1 3 高峰时段仿真出行者完成出行时间( 列举出a g e n t i 到a g e n t 3 0 ) 6 3 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：碳奇晦 签字日期：oo 参年占月id 日 导师签名：易 签字日期：? 别纷月f - 日 独创性声明 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研 究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作 了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：另杉琢乡耙 签字日期：g 0 0 8 年 加，口日 致谢 本论文的工作是在我的导师张星臣教授的悉心指导下完成的，张星臣教授严 谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢两年来 张星臣老师对我的关心和指导。使我不仅学会了如何做学问，还明白了许多待人 接物与为人处世的道理，使我无论在学习上还是在生活上都受益匪浅。在此向导 师致以深深的谢意和诚挚的祝福。 感谢我的师兄徐彬老师几年来在学习以及生活上对我的热心帮助。另外，也 感谢所有的师兄、师姐们给予的帮助。 在实验室工作及撰写论文期间，我的女朋友张雪莲对我论文中研究工作给予 了很多帮助，在此向她表达我的感激之情。 另外也感谢家人，在我的求学过程中，他们的理解和支持使我能够在学校专 心完成我的学业。 绪论 1 1选题背景及意义 1 绪论 随着经济的飞速发展和城市化进程的加快，城市交通量急剧增加，使得交通 拥挤与交通堵塞日趋严重，并且带来了交通事故和环境污染等问题。 同时，道路交通设施增长速度明显低于机动车的增长速度。长期以来，我国 城市人均道路面积一直处于低水平状态，只是近十年方开始有较快发展，到2 0 0 7 年，人均道路面积由2 8 平方米上升到7 9 平方米。尽管增长幅度较快，仍赶不上 机动车保有量年均1 5 的增长速度。经济的高速发展和城市化进程的加快，使我 国的城市交通基础设施承受着巨大的压力。按世界经济发展的规律，城市化水平 达到3 0 以上，将出现经济的飞速发展阶段。美国、r 本、英国等发达国家，在 1 9 9 0 年城市化水平达到了7 5 、7 7 、8 9 ，这些国家在初期为满足车辆发展的 需求，大力开发建设交通基础设施，如：美国1 9 4 4 年规划了7 万k m 高速公路， 经过5 0 年基本完成，但仍产生交通拥挤，在大量土地、燃油等资源占用和消耗的 同时，不但交通需求没有完全满足，还造成汽车尾气由于道路拥挤排放量剧增， 不仅造成巨大的经济损失，而且给环境带来恶劣影响。 因此，传统的仅仅依靠增加基础设施的投资来满足不断增长的交通需求的思 路，已经不能解决日益严重的交通问题。道路的修建是有限度的，要受到城市发 展的限制。在改善城市交通“硬件 ( 交通基础设施) 的同时，也要考虑“软件” ( 运营管理水平) 的作用，即如何在现有设施的条件下最大限度发挥交通系统的 效率。硬件、软件相互补充，才能更好的解决交通问题。 信息技术的发展为提高城市交通运营管理水平，改善城市交通系统效率提供 了有力的工具。人们试图将电子控制技术、通信技术、计算机处理技术以及g p s 定位导航技术等综合运用到交通控制与管理中，以建立起一种大范围、全方位发 挥作用，实时、准确、高效的交通运输管理系统智能运输系统( i t s ) 。先进 的出行者信息系统( a d v a n c e dt r a v e l e ri n f o r m a t i o ns y s t e m ，a t i s ) 作为i t s 的核 心系统之一，可以提供历史数据和实时、预测信息来支持旅行决策的制定。同时， a t i s 试图通过影响出行者的个人出行路径的选择，来缩短其出行时间并提高出行 质量。由于实施交通诱导系统需要投入大量资金，而交通诱导系统在多大的程度 上能够改善交通? 如何配置才能发挥其最大作用? 在国内外的研究中尚未有定 论，迫切需要从理论上解决该问题。因此，了解出行者在各种交通信息提供策略 北京交通人学硕十学位论文 下进行决策的过程便显得尤为重要。 复杂性科学的发展为交通系统分析提供了新的思路，其研究范围包括：i t s 环 境下的复杂交通流现象与机理解析；一体化交通模型理论、多源数据采集( 特别 是图像处理系统) 与融合理论；基于a g e n t 的城市交通网络与系统的动态计算实 验平台；基于平行系统的人工交通系统等。 1 2 国内外研究现状 目前，国内外关于出行者路径选择行为交通诱导的研究主要基于微观经济学 中的离散选择模型。离散选择模型的开发、研究始于6 0 年代初期。当初是以交通 方式选择为中心，与其说是为了交通需求预测，不如说是为了通过分析交通需求 的构造从而求得时间价值。进入7 0 年代以后，美国麻省理工学院( m i t ) 的 m c f a d d e n 等人在理论上取得了很大的研究进展，这些理论研究的成果带动了美国 m a n h e i m 、b e n a k i v a 、l e r m a n 等人的研究小组将离散选择模型研究推向了实用化 阶段。 出行者路径选择行为实质上是一种多阶段决策过程。目前，在离散选择模型 研究中，为大多数研究者所接受的决策理论是由m a n s k i 于1 9 7 7 年首先提出的随 机效用理论( r a n d o mu t i l i t yt h e o r y ) ，即在出行个人和备选方案既定的条件下， 以效用来描述各备选方案的吸引程度。效用被假定是服从一定分布的随机变量， 它与备选方案的特性和选择者的个人社会经济属性有关。每个出行者个人都会选 择效用最高的备选方案。随机效用理论遵循了v o nn e u m a n n 和m o r g e n s t e m 于1 9 4 4 年提出的期望效用理论中的行为假说。 在早期研究所采用的极其简单的决策环境下，人的行为似乎符合主观期望效 用理论。但是，即使是在决策环境中引进少量的复杂因素，实际行为与主观期望 效用理论的预见之间，就立即明显的出现了种种背离。阿莱悖论和埃尔斯伯格悖 论( t h ea l l a i sa n de l l s b e r gp a r a d o x ) 川说明了真实的个体行为表现为系统违反期望 效用理论和主观概率理论共同建筑的“期望效用最大化 理论。于是，人们便试 图找到“期望效用理论的替代理论来解释不确定性下的决策行为。这其中最著 名的便是1 9 7 9 年由k a h n e m a n 和t v e r s k y 在s i m o n t 2 】的“有限理性”的基础上提出 的“前景理论 ( p r o s p e c tt h e o r y ) 。 k a h n e m a n 和t v e r s k e y 在心理学调查的基础上，指出传统的期望效用理论无法 完全描述个人在不确定情况下的决策行为。并将违反传统理论的部分归纳成下列 三个效应：( 1 ) 确定性效应( c e r t a i n t ye f f e c t ) ：个人对于结果确定的事件会过度 重视。( 2 ) 反射效应( r e f l e c t i o ne f f e c t ) ：个人对于获得和损失的偏好不是对称 2 绪论 的，个人在面对损失时有风险偏好( r i s ks e e k i n g ) 的倾向，对于收益则有风险规 避( r i s ka v e r s i o n ) 的倾向。个人注重的是相对于某个参考点( r e f e r e n c ep o i n t ) 的财富变动。( 3 ) 分离效应( i s o l a t i o ne f f e c t ) 。若一个不确定的事件( k a h n e m a n 和t v e r s k e y 称之为一个p r o s p e c t ) 可以用不同的方式分解后重新描述，则不同的分 解方式可能会造成不同的偏好，这就是分离效果。 前景理论认为，个人在做选择的时候会经历两个阶段：编辑阶段( e d i t i n g p h a s e ) 和评价阶段( e v a l u a t i o np h a s e ) 。编辑是对不同的“前景”作简化和重新 编码( e n c o d e ) ；评价是假设决策者对每一个被编辑过的前景加以评价并选择。 k a h n e m a n 和t v e r s k y 把关于人的决策如何系统地偏离于理性的研究成为“有限理 性”研究的核心，并为判断和决策的跨学科研究做出了开创性的贡献，对其它学 科如管理科学、金融、投资和消费经济学产生了深远的影响。 但是，目前“前景理论”在交通科学中应用并不多：k a t s i k o p o u l o s 3 】等人( 2 0 0 2 ) 发现在路径选择的实验中，出行者对于风险的态度与t v e r s k y 和k a h n e m a n 的“前 景理论”相符合。b o g e r s 和v a nz u y l e n ( 2 0 0 4 ) 1 4 】也发现类似的证据：当出行者能 够在一条较短但具有不确定性的路径和一条较长但是比较确定的路径之间做出选 择的话，他们表现出风险规避的行为。s a t o s h if u j i i 5 】曾运用“前景理论”分析过出 行者在不确定交通网络状况下对出发时间的选择；e r e la v i n e r t 6 】使用“累积前景理 论”对旅客行为进行过建模探讨；r o n g - c h a n gj o u 7 】研究过“前景理论 的“参照 点假设 在出行者对于出发时间选择中的适用性等。 但到目前为止，国内外还未曾有人基于“前景理论”微观选择行为研究基础 上的宏观交通表征研究，尤其是关于交通诱导信息系统的诱导效果与诱导机理研 究，应该说无论是理论上还是应用上都是空白。 1 3主要研究内容 该论文将以“前景理论”为依托，对前景理论内核在交通诱导中的作用进行 描述，对有关参数进行定义。 对于交通诱导模式分类及诱导机制进行深入的研究，对基于前景理论及期望 效用理论为路径选择决策模型网状诱导，单主体诱导，多主体诱导所产生的不同 诱导效果进行对比分析。并提出了对于交通诱导负面效果的应对策略。 在进行理论探究的同时，以r e p a s t ( r e c u r s i v ep o r o u sa g e n ts i m u l a t i o nt o o l k i t ) 平台为依托，进行交通诱导行为下的路网仿真模拟，结合实际调研结果，对诱导 效果做出客观评价。 3 北京交通人学硕十学位论文 1 4 主要技术难点 ( 1 ) 到目前为止，国内外还未曾有人基于“前景理论”微观选择行为研究基 础上的宏观交通表征研究，尤其是关联于交通诱导系统信息的诱导效果及诱导机 理研究，应该说无论是理论上还是应用上都是空白。因此，没有足够的参考资料。 ( 2 ) 以“前景理论”为框架，分析交通诱导条件下出行者路径选择行为。 ( 3 ) 对于r e p a s t 仿真平台的开发设计。 1 5 主要创新点 应用“前景理论”，充分考虑出行者在决策过程中的认知和心理因素，对出 行者在面临不同信息条件下( 如有无诱导信息、信息是否完全等) 路径选择行为 以及路径选择行为对交通诱导机理、诱导模式及诱导效果的相互作用进行研究。 通过仿真实验更加精确、全面地模拟出行者的决策行为，并在此基础上进一步研 究交通诱导系统的诱导效果将是本论文的独到之处。 1 6 研究技术路线 论文拟在调查实证分析的基础上，采取“理论与实证、定性与定量相结合” 的分析原则，依托交通科学、经济学、系统科学、人工智能、以及心理学等相关 理论，结合国内外专家在出行者出行决策行为方面的研究成果，探讨基于“前景 理论”的交通路径选择行为的理论、模式与模型，进而分析不同交通诱导系统和 诱导策略的应用效果。 根据信息供需关系，交通诱导系统可分为诱导信息接收者( 信息需求方) 、 诱导信息发布者( 信息供给方) 。在实施交通诱导系统的时候，交通系统的管理 者根据交通系统的当前或未来状况来发布诱导信息；出行者接收信息，然后进行 判断决策，表现出一定的行为；而这种行为又反过来影响交通系统的状况。从而 影响交通诱导信息的供给。信息的供给与需求双方不断相互作用，推动交通系统 向前演化。 论文将按照交通诱导系统上述的运行机理，首先对出行者的决策行为进行分 析建模，根据行为科学的研究成果“前景理论 建立起出行者路径选择行为 的理论模型；然后在此基础上，对实时信息条件下出行者的路径选择过程进行仿 真建模，利用仿真实验分析在这样一个复杂系统中，如果提供一定的信。i i , i i 务后， 微观个体的路径选择行为将呈现出如何的特征，整个交通系统宏观上的演化又将 4 绪论 呈现出怎样的规律。 总结技术路线图如图1 1 所示： 图1 1 技术路线图 f i g 1 1 ；f l o wc h a r to ft h er e s e a r c ha p p r o a c h 5 前景理论及路径选择行为建模 2 前景理论及路径选择行为建模 2 1路径选择模型分类 目前，国内外一般把路径选择模型分为以下四类【8 】： 第一，确定型网络确定型用户平衡( d e t e r m i n a n tn e t w o r k d e t e r m i n a n tu s e r e q u i l i b r i u m ，简称d n d u e ) 模型；第二，确定型网络一随机型用户平衡( d e t e r m i n a n t n e t w o r k s t o c h a s t i cu s e re q u i l i b r i u m ，简称d n s u e ) 模型；第三，随机型网络确 定型用户平衡( s t o c h a s t i cn e t w o r k d e t e r m i n a n tu s e re q u i l i b r i u m ，简称s n d u e ) 模型；第四，随机型网络随机型用户平衡( s t o c h a s t i cn e t w o r k s t o c h a s t i cu s e r e q u i l i b r i u m ，简称s n s u e ) 模型。 路径选择模型一般根据其是静态还是动态，确定型还是随机型，平衡还是非 平衡等将其分类。一般静态模型假设网络条件不变，且出行者在条件不变的情况 下决策，即不考虑时间因素。对应地，动态假设每个过程按时间顺序发生，考虑 时段对其的影响。确定型模型假设用户拥有完美信息并是效用最大化者。而随机 型模型，在猜想知识的基础上，一般通过随机效用来建立模型，其中随机误差项 加进各种方案的效用。所有模型都是基于平衡或非平衡状态建立。在一个用户平 衡配流的交通模型中，流量通过用户改变路径或者变换出发时间达到平衡。在平 衡状态下，用户不再改变路径或变换出发时间。非平衡模型则为了解决非平衡状 态的交通问题，在拥挤情况下的选择模型一般属于这种类型。在实际情况中，虽 然出行者趋向于平衡，但系统永远是非平衡的。 以上模型的理论基础一般都依托于期望效用理论或者随机效用理论，暨是在 肯定事件的未来结果是客观确定的前提下，进行理性人假设和充分信息假设，来 分析人们的决策行为。因此，决策研究是在确定的框架下或是在对未来可能的发 展有充分认知的情况下进行的。而在现实中结果或发生某一结果的概率决策者很 少能够充分认知。这就导致了期望效用理论和现实的背离。这些背离促使各种各 样的新理论陆续出现，这些新理论的一个共同之处是试图扩展“期望效用理论 的假设。 在这些新理论中，最著名的便是k a h n e m a n 与t v e r s k y 提出的“前景理论 ( p r o s p e c tt h e o r y ) 。他们通过调查和实验收集到大量广泛的证据，并对理性假设 提出质疑，认为至少在复杂的决策环境下理性行为假设值得怀疑。大量研究已经 揭示出了与传统理性经济行为模型有颇多的偏离。例如，真实世界里的决策者并 7 北京交通人学硕十学位论文 不总是以概率法则来估计不确定的未来事件，决策行为也经常违背期望效用最大 化原则。 2 2前景理论的主要内容 在“前景理论 中，t v e r s k e y 和k a h n e m a n 提出了一种新的关于决策行为的分 析框架【9 】。概括来说，“前景理论 有以下三个基本原理：( 1 ) 大多数人在面临 “收益”的时候是风险规避的； ( 2 ) 大多数人在面临“损失”的时候是风险追求 者；( 3 ) 人们对“损失”比对“收益 更敏感。 “期望效用理论”是公理性的，而“前景理论”是描述性的，是以演绎的方 式从经验观察中得到的，而不是通过归纳的方式从一组逻辑上有吸引力的公理中 得到的。t v e r s k e y 和k a h n e m a n ( 1 9 8 6 ) 后来指出，“期望效用理论”和“前景理 论都是不可缺少的：“期望效用理论”用来描述理性行为，而“前景理论描 述真实行为。“期望效用理论为某些明确和简单的决策问题的实际选择进行了 准确的表述。但大部分实际决策问题十分复杂，需要行为内容更丰富的模型。 “前景理论 与“期望效用理论”的主要差异有三点【l o j ： ( 1 ) 在“前景理论 中，决策者并不关心财富本身的最终价值，而是关心财 富相对于“参照点”财富量的相对变化4 m 。这个“参照点 经常是决策者当前的 财富水平，决策者以此来定义与现状相对比的得失。这个“参照点也可以是某 个希望值：在既定的现有财富和预期条件下，决策者试图获取的财富水平。 ( 2 ) 价值函数( v a l u ef u n c t i o n ) v 。“前景理论”中的价值函数取代了“期 望效用理论”中的效用函数。价值函数除了定义根据财富变化以外，函数曲线是s 型的，对“收益”而言是上凸的，对“损失 而言是上凹的，向两端发展时，方 向的变化呈现敏感性递减趋势。而且，它在“参照点”上发生弯曲。与在参照点 右方收益很小的情况相比，在“参照点”左方，当损失很小时，函数更加陡峭。 通过函数曲线( 见图2 1 ) 的对比，也可发现“前景理论”假设决策者面对“收益 或“损失”时，具有不同的风险偏好，即在不同决策环境下，风险偏好发生了逆 转；而“期望值理论”或“期望效用理论”则假设决策者( 无论是风险规避者、 风险中立者还是风险追求者) 在任何情形下的风险偏好都是不变的。 前景理论及路径选择行为建模 随机事件的结果 图2 1 不同风险偏好的效用函数曲线对比 f i g 2 1c o m p a r i s o no fd i f f e r e n tr i s kp r e f e r r e du t i l i t yf u n c t i o nc u r v e ( 3 ) 决策权重函数( d e c i s i o n w e i g h t i n g f u n c t i o n ) w 纠。“前景理论”中的决 策权重函数取代了“期望效用理论”中的概率。决策权重是决策者根据事件结果 出现的概率p 做出的某种主观判断。它并不是概率，也不遵从概率论的公理，而 是赋予概率的一个权重，可以认为是决策者的心理概率。决策权重函数w 例具有 以下性质：w 纠是概率p 的单调增函数，在0 和1 处不连续。对于小的概率，它始 终赋予过大的权重，即w 0 砂 p ；而对于大概率则始终赋予过小的权重，即w 纠 ，此时晚到，产生晚到 延迟费用。 若出行者从某决策节点k 出发到达终点的出行时间为f 生。，则有 l 州。，2 正+ ( 2 2 ) 则出行者从决策节点k 到达终点的过程中产生的出行感知费用为： 1 4 前景理论及路径选择行为建模 u ( 锄) = 锄+ 唣a 咖( 乃矾一兀砷。，) + ( 1 一仃) 皖。饽( 乃嘲，一睹) = 岛坳f + a 咖( 毛叭一疋一f 知) + ( 1 一o - ) o 。圯( l 州。，+ f 锄一f ) ( 2 3 ) = 【岛砌一o t g e a ，+ ( 1 一仃) 气船】f + 仃气咖一( 1 一仃) 6 乙即】( ，七一瓦) 式中，气咖，吼。坩分别代表了在途中出行时间的单位时间成本、早到延迟 时间的单位时间成本、晚到延迟时间的单位时间成本。按照s m a l l 的经验结果，应 有免把 气咖。1 7 为o l 的变量： 一1 0 f 乃州。， 砖 盯= 一 【1 圹l 嘲， 睹 2 4 6 参照点( r e f e r e n c ep o i n t ) 的选择 ( 2 4 ) 在“前景理论 中，参照点的选取最为关键，也是“前景理论 的核心。出 行者在进行决策时将对照参照点来衡量“收益 或“损失 。 本文以出行者期望获得的费用作为出行费用的参照点。设出行者期望到达终 点的时刻，若出行者到达决策节点k 的时刻为乃，则出行者从决策节点k 到达 出行终点的期望出行时间f 乞删= k 一互，在该阶段所产生的期望出行费用为 。由式( 2 3 ) p - i 得出行者在第k 阶段的期望费用为： = 岛坳一盯咖+ ( 1 一仃) 气坤p ，+ c r o e a , l y 一( 1 一盯) 气圯】( 饼一正) ( 2 5 ) 设出行者主观估计若选择路径p 到达终点的时刻为丁p ，则估计出行时间为 露= 0 一最。由式( 2 3 ) ，出行者的估计出行费用d ：为： u | 口= 【岛唧一+ ( 1 一盯) 气船p p + 【一( 1 一盯) 9 l 口坤】( 互m 一瓦) ( 2 6 ) 出行者将以该费用为参照点，然后出行者对各条备选路径进行编辑、评价， 将各路径的主观估计费用u ；与期望费用阮一进行比较，以权衡得失。当 痧：时，此时出行者认为获得收益 ；反之，j 、u 4 - k p ，u 脑k 删时，出行者认 为产生“损失。 若以五表示出行者在决策阶段詹，主观估计选择路径厢的“收益或损失： 可定义吒为： x t = u 毛嘲d up = 球印一口气咖+ ( 1 一o - ) o 讲，】0 2 删一f ，) ( 2 7 ) l ( 一气砂) ( 涮一；：) 当嚣f 乙，眠0 ； l ( + 气坩) ( 一t p ) 当麓 f l ，瞅 f 乙，瞅 o ； 北京交通人学硕十学位论文 2 4 7 价值函数v ( x k ) 出行者在进行路径选择时，对各条备选路径进行评价，计算各条路径价值的 大小。这罩的价值函数就相当于离散选择模型中的效用函数。 根据t v e r s k y 和k a h n e m “。7 】提出的价值函数的形式，出行者在决策阶段k 的价 值函数v ( x k ) 定义如下： v c 以，= 鼍旯。一，孑羹三： c 2 8 ， 其中：口为风险态度系数，o x ，( p ，) 。当下标为0 时代表既无“收益” 也无“损失 ，即x o = 0 ；当下标为正时，代表“收益”，即疋 0 ( 莎o ) ；当 下标为负时，代表“损失 ，即五 0 ，则式( 2 1 1 ) 转化为： l 刀 b 类信息 a 类信息。 根据a t i s 发布信息的渠道，a t i s 诱导模式可分为三类： ( 1 ) 网状诱导 网状诱导以交通广播台、群发的s m s 、电视、w e b 等大众媒体作为a t i s 信息 发布的方式。网状诱导的诱导对象主要是路网中的全体出行者。由于需要不断在 同一时间向路网中的全体出行者发布a t i s 信息，因此不可能实时的发布路网中所 有路段的信息。一般发布的信息针对某些路段，以a 类信息为主。本文中假设所有 的出行者均可以获得网状诱导信息，当接收到信息后，将根据该信息修改自己的 备选路径集，剔除掉发生事故或事件的路段。网状诱导主要作用于公交等特殊车 辆，本文将不于研究。 ( 2 ) 多主体诱导 多主体诱导主要以可变信息板( v m s ) 作为a t i s 信息发布的方式。v m s 一般 设置在路侧，既可以提供a 类信息，也可以提供b 类信息，向所有经过v m s 所在路 段的出行者免费提供信息。 ( 3 ) 单主体诱导 单主体诱导主要通过车载导航系统来发布a t i s 信息。由于出行者一般可以与 车载导航设备进行双向交互，因此可以获得路网任意路段的交通信息，也可以获 得最优路径的建议，即可以同时获得a 类、b 类、c 类信息。单主体诱导主要针对 的是所有安装了车载导航设备的出行者。从上面对a t i s 诱导模式的分类，可以看 出出行者在利用a t i s 信息的时候有以下过程： ( a ) 出行者获得a t i s 信息发布设备：如安装车载导航系统； ( b ) 出行者利用a t i s 设备得至i j a t i s 信息，并获得对a t i s 系统的了解； 2 0 交通诱导方式划分及诱导机理研究 ( c ) 根据不同信息种类，结合个体经验及对a t i s 系统的可信度，对a t i s 样本 信息进行处理，做出出行决策； ( d ) 完成实际出行。 在这个过程中，a t i s 信息对出行者的影响主要取决于两方面： ( a ) 出行者对a t i s 信息的信任度； ( b ) 出行者接收到的a t i s 样本信息。 3 3多主体诱导策略及机理 3 3 1v m s 交通诱导信息生成 可变信息版( v m s ) 1 9 j 是多主体交通诱导信息的主要发布形式。通过v m s 不 间断的播放实时路况信息，使在途出行者可以及时的获得沿途交通状况，辅助在 途出行者进行合理交通线路的选择。相对其它发布方式而言，v m s 具有专业性强、 发布及时、信息直观、易于获得等特点。 动态交通诱导诱导信息的生成按生成方式可以分为人工和自动两种。 人工诱导信息生成，是由交通管理人员根据交通状况和道路状况，结合以往 的经验，选择合适的诱导信息，人工输入系统，这是交通诱导信息系统比较低级 的使用方式。诱导信息的自动生成，是智能化交通诱导信息系统的核心，主要基 于交通流最优控制模型与算法、交通流预测模型与算法等各种复杂的交通分析模 型和算法，由计算机软件自动生成交通诱导信息，这是交通诱导信息系统比较高 级的使用方式。 v m s 发布动态实时交通诱导信息，就是将采集到的交通动态数据进行实时处 理，得到道路交通流的相关交通参数，对其通过模型处理，按v m s 所处的位置和 发布的要求，转换成符合交通出行诱导的交通诱导