基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价

来源 :交通运输系统工程与信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户:huanxytt
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为研究改进后的动态罚金策略对违章停车现象的抑制作用及策略最优解,本文以驾驶员和执法者两类群体作为博弈主体,在改进的复制动态方程基础上,以社会总成本最小为目标建立动态罚金最优控制模型.讨论了该模型的均衡点及其稳定性,并通过庞特里亚金极小值原理求解该模型的最优解.并对改进前、后动态罚金策略的违章抑制作用和策略成本进行数据仿真检验,仿真结果显示:改进后的动态罚金模型能够找到违章停车问题的合理演化方向,在不断降低违章概率的同时还能减少执法力度;在临界状态下,即动态罚金系数趋于稳定值、执法者保持短时间的持续执法状态,改进的动态罚金策略通过改变常用的罚款方式,即降低罚款金额实现对违章停车问题的治理(在治理违章停车的效率上,临界状态与敏感度最高状态相比,即连续执法与动态执法相比治理速度提高了1倍);改进后的动态罚金策略较改进前的违章抑制性更强、策略成本更低、执法效力更持久、所需执法力度更低,且短时间内不会出现违章停车周期复现的情景.
其他文献
针对围绕中欧班列业务而产生的中小企业资金约束问题,本文考虑运输价格和运输服务质量双重需求特征,构建由中欧班列和国际货代公司组成的二级物流服务供应链博弈模型,分别求解无资金约束、银行融资、中欧融资及集中决策这4种情景下双方的运价决策和利润函数.以利润函数最大化为目标,探究货代公司自有资金、中欧班列运输服务质量对双方定价与融资决策影响的作用机理,验证不同融资模式选择的可行范围,并进行数值分析.研究表明:资金约束使得中欧班列运输价格升高,但相比银行融资模式,中欧融资模式能够提供更低的运输价格.中欧融资模式下,双
为研究含智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle,CAV)和人工驾驶汽车(Regular Vehicle,RV)混行交通流下CAV跟驰行为的控制问题,考虑前后多车的速度、车头间距、速度差、加速差等参数,采用分子动力学定量表达不同周边车辆对主体车的影响,得到可用于描述CAV在混行交通流中的跟驰过程.稳定性分析结果表明,与全速度差模型相比,本文提出的考虑前后多车信息的CAV跟驰模型有利于提高交通流的稳定性.数值仿真与模型验证结果表明,与PATH实验室的CACC(Cooper
为探索最大编队长度和路网中行驶货车数目对自发编队的影响以及评估真实世界自发编队油耗节省潜力,提出了既可保证一定程度的搜索又能防止为过分追求更大编队长度而花费较长时间等待的动态时空搜索范围策略,利用辽宁省货车轨迹数据挖掘了多辆货车的最长公共子序列,并构建整数规划模型求解,获取最大节省油耗下的编队方案.结果显示:编队油耗节省会随着路网中行驶货车数目和最大编队长度的增加而增加,编队中车辆平均行驶距离和平均节省油耗最终分别收敛至一范围;编队行驶距离并不一定会随着允许最大编队长度的增加而增加,即自发编队最大油耗节省
为改善网联自主车辆(CAV)的跟车安全和效率,针对CAV通过对周围环境进行感知进而进行自主决策的特点,首先,建立包含车道线势场、道路边界势场和车辆势场的安全势场模型,系统地刻画CAV在行驶过程中面临的安全风险,在安全势场模型的建立过程中,针对现有车辆势场函数存在引力和斥力表达式分割独立的缺陷,借鉴分子间相互作用关系建立统一的基于Lennard-Jones势的车辆相互作用势场函数,并将加速度参数引入到车辆势场中,加速度的变化直接影响车辆势场的分布,能够有效地反映车辆在不同运行状态下安全势场的动态变化趋势;然
现有的换道轨迹研究大多是将换道轨迹规划和换道轨迹跟踪进行相对独立的研究,这类轨迹在实施过程中将产生不可避免的误差.为了消除这一误差以及缓解或解决由于不当换道行为引起的交通问题,本文提出一种考虑车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略,用以指导或替代驾驶员的换道行为.首先,利用Next Generation Simulation(NGSIM)数据获得换道过程的主要驾驶任务,并用highD数据对其进行验证.其次,基于二自由度车辆模型分析车辆的换道运动特性,构建能够被动力传动系统和转向系统所实现的换道轨迹.结果
轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分,研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营.然而,以往的研究通常只对单个网络出行进行研究,未考虑到出行完整性.针对此不足,基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合,提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法;复杂网络中方式选择的本质是路径选择,因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上,建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型,以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合;最后将模型应用于北京市某
针对船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)在实际应用中存在错误数据频发、数据丢包等问题,本文提出一种基于秩最小化矩阵去噪的船舶轨迹重构方法,利用去噪实现轨迹重构,同时,实现对轨迹的去噪和缺失补全.该方法通过线性插值实现经度对齐,将轨迹数据转化为轨迹矩阵,从而补全轨迹中的缺失值.由于补全结果存在非常大的误差,因此,引入PLR(Patch-Based Low-Rank Minimization)算法去噪,消除误差.同时,为进一步提升补全效果,通过2D-VMD
针对铁路集装箱中心站轨道吊协同装卸调度(RMGCS)问题,考虑多轨道吊间的作业干涉和安全距离约束,建立目标函数为最小化集装箱完工时间的混合整数规划数学模型.结合RMGCS问题特性,提出一种考虑多轨道吊柔性协同作业的改进麻雀搜索算法(ISSA),首先,提出能够解决多轨道吊间作业冲突的任务分配策略和干涉判断方法;其次,设计自适应非线性动态安全值,平衡全局和局部搜索;再次,改进加入者更新移动方式,使其在全维度上靠近最优解;最后,引入LOV(largest-order-value)规则,将个体从实数向量映射到集装
针对滚装甩挂运输新船型可“直进直出”条件下的“边装边卸”作业模式,与传统船型“船艉进出”条件下的“先卸后装”作业模式对比,建立滚装甩挂码头牵引车调度的混合整数规划模型,并设计遗传算法求解模型.通过对比不同规模算例下CPLEX与所设计遗传算法的实验结果,验证模型的正确性和算法的有效性.结果表明:相较于传统船型“先卸后装”作业模式,新船型“边装边卸”作业模式在运营成本方面可降低约15%;当装卸任务分布密集时,卸船任务靠近船艏运营成本越高,装卸任务分布稀疏时,卸船任务远离船艏运营成本越高;总体而言,“边装边卸”
高峰时段的大客流需求易造成城市轨道站台乘客大量聚集,从而给城市轨道交通系统带来安全隐患,降低乘客乘车的舒适度;同时,客流空间分布的不均衡性导致供需能力不匹配,降低了列车资源的利用率.针对该现象,本文结合大小交路开行方案与客流控制策略研究城市轨道交通列车时刻表协同优化问题.考虑到城市轨道交通客流的不确定性,将乘客到达率设置为不确定变量,而后基于客流演化与列车运行的动态关系,建立以最小化滞留乘客数、客流控制人数、列车运行时间,以及最大化列车资源利用率衡量值为目标的优化模型,并设计一种基于机会约束的随机场景优化