【摘 要】
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无诱导信息条件下,对驾驶员路径选择影响最大的是近期经验。本文以博弈论、信念学习理论为基础,建立γ-加权信念学习的无诱导信息车辆路径选择模型,通过matlab仿真得出不同初
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无诱导信息条件下,对驾驶员路径选择影响最大的是近期经验。本文以博弈论、信念学习理论为基础,建立γ-加权信念学习的无诱导信息车辆路径选择模型,通过matlab仿真得出不同初始状态下的博弈平衡结果。结果表明:当路网交通量小于路网通行能力时,经过多次选择博弈后路网会呈稳定平衡的状态,两条道路上的交通流趋向于均匀分布,路网交通流的分布与两条路径初始比例m无显著关系;当交通量大于等于路网通行能力时,路网会呈峰谷平衡的状态,路网交通量越大波动越明显,路网交通流的分布与两条路径初始比例m相关。
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