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基于自组织混沌边缘决策的交通流演化研究

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基于自组织混沌边缘决策的交通流演化研究
论文目录
 
致谢第1-7页
摘要第7-9页
ABSTRACT第9-17页
1 引言第17-41页
  1.1 研究背景与研究意义第17-20页
    1.1.1 选题背景与问题提出第17-19页
    1.1.2 研究意义第19-20页
  1.2 国内外研究综述第20-36页
    1.2.1 传统交通流分配模型第21-23页
    1.2.2 基于智能、异质、有限理性的改进第23-27页
    1.2.3 多主体自治系统的相关研究第27-30页
    1.2.4 自组织与混沌边缘决策思想第30-33页
    1.2.5 交通流分配模型的应用——出行价格问题第33-34页
    1.2.6 研究现状分析与总结第34-36页
  1.3 研究内容与技术路线第36-39页
    1.3.1 研究内容第36-38页
    1.3.2 研究方法与技术路线第38-39页
  1.4 本章小结第39-41页
2 自组织混沌边缘决策思想在交通流研究中的适用性第41-53页
  2.1 引言第41页
  2.2 复杂交通适应系统第41-44页
    2.2.1 交通系统的复杂性及其产生根源第41-42页
    2.2.2 交通系统的多主体自组织特征第42-44页
    2.2.3 复杂交通适应系统的多主体模型结构第44页
  2.3 非理性因素对群体决策的影响第44-45页
  2.4 对既有交通流分配方法的批判与借鉴第45-52页
    2.4.1 决策模型的演变第45-47页
    2.4.2 随机用户均衡(SUE)模型第47-49页
    2.4.3 基于前景理论的改进及不足之处第49-51页
    2.4.4 复杂交通适应系统建模的优化思想第51-52页
  2.5 本章小结第52-53页
3 基于多主体的自组织交通流演化模型第53-71页
  3.1 引言第53-54页
  3.2 基本假设第54-55页
    3.2.1 参数及路网描述第54-55页
    3.2.2 出行者Agent假设第55页
  3.3 模型建立第55-60页
    3.3.1 多主体路径选择元胞自动机模型第56-57页
    3.3.2 路径选择规则第57-58页
    3.3.3 出行者决策系数第58-59页
    3.3.4 路径选择行为演化熵第59-60页
  3.4 交通流分配演化算法第60页
  3.5 算例及仿真第60-63页
    3.5.1 算例路网第60-61页
    3.5.2 仿真参数第61页
    3.5.3 自组织属性对路网性能的影响第61-63页
  3.6 基于混沌边缘的决策行为分析第63-69页
    3.6.1 出行者决策系数第64-67页
    3.6.3 路径选择行为演化熵第67-69页
  3.8 本章小结第69-71页
4 基于社会情感计算的自组织交通流演化模型第71-97页
  4.1 引言第71页
  4.2 社会情感理论概述第71-73页
    4.2.1 基本理论及建模思想第71-72页
    4.2.2 社会情感优化算法第72-73页
  4.3 基本假设第73-75页
    4.3.1 参数及路网描述第73-74页
    4.3.2 出行者Agent假设第74-75页
  4.4 模型建立第75-81页
    4.4.1 多主体路径选择元胞自动机模型第75-78页
    4.4.2 出行经验更新规则第78-80页
    4.4.3 出行者决策系数第80页
    4.4.4 路径选择行为演化熵第80-81页
    4.4.5 交通流量约束条件第81页
  4.5 交通流分配演化算法第81-82页
  4.6 算例及仿真第82-87页
    4.6.1 算例路网及仿真参数第82-83页
    4.6.2 交通流演化过程第83-84页
    4.6.3 情绪参数对路网性能的影响第84-87页
  4.7 基于混沌边缘的决策行为分析第87-93页
    4.7.1 出行者决策系数第87-91页
    4.7.2 路径选择行为演化熵第91-93页
  4.8 交通流实际数据采集分析第93-95页
  4.9 本章小结第95-97页
5 基于动态参照点的自组织交通流演化模型第97-125页
  5.1 引言第97-98页
  5.2 基本假设第98-100页
    5.2.1 参数及路网描述第98-99页
    5.2.2 出行者Agent假设第99-100页
  5.3 模型建立第100-107页
    5.3.1 多主体路径选择小世界网络模型第100-102页
    5.3.2 路径累积前景效用第102-104页
    5.3.3 小世界群体Agent出行经验更新规则第104-106页
    5.3.4 出行者决策系数第106页
    5.3.5 路径选择行为演化熵第106-107页
    5.3.6 交通流量约束条件第107页
  5.4 交通流分配演化算法第107-108页
  5.5 算例及仿真第108-116页
    5.5.1 算例路网及仿真参数第108-110页
    5.5.2 交通流演化结果第110-112页
    5.5.3 参照点依赖效应第112-113页
    5.5.4 出行者异质程度与路径流量第113-116页
  5.6 基于混沌边缘的决策行为分析第116-121页
    5.6.1 出行者决策系数第116-118页
    5.6.2 路径选择行为演化熵第118-121页
  5.7 交通流实际数据采集分析第121-123页
  5.8 本章小结第123-125页
6 基于自组织交通流演化模型的出行价格优化问题第125-145页
  6.1 引言第125-126页
  6.2 基本假设第126-127页
    6.2.1 价格博弈假设——上层规划第126页
    6.2.2 出行者Agent假设——下层规划第126-127页
  6.3 出行价格双层规划模型第127-128页
    6.3.1 上层规划第127-128页
    6.3.2 下层规划第128页
  6.4 出行者群体自组织交通流演化模型第128-133页
    6.4.1 多主体出行方式选择小世界模型第128-130页
    6.4.2 出行方式累积前景效用第130-131页
    6.4.3 小世界群体Agent出行经验更新规则第131-132页
    6.4.4 出行者决策系数第132-133页
    6.4.5 出行方式选择演化熵第133页
  6.5 模型演化求解算法第133-135页
    6.5.1 灵敏度分析第133-134页
    6.5.2 模型求解步骤第134-135页
  6.6 数值模拟第135-139页
    6.6.1 参数设置第135-136页
    6.6.2 模型演化过程及结果第136-137页
    6.6.3 参照点依赖效应第137-138页
    6.6.4 决策属性灵敏度分析第138-139页
  6.7 基于混沌边缘的决策行为分析第139-143页
    6.7.1 出行者决策系数第139-141页
    6.7.2 出行方式选择演化熵第141-143页
  6.8 本章小结第143-145页
7 结论与展望第145-149页
  7.1 本文工作总结及结论第145-147页
  7.2 本文创新点第147-148页
  7.3 本文不足之处及未来研究展望第148-149页
参考文献第149-159页
附录A第159-167页
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果第167-171页
学位论文数据集第171页

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