基于决策场理论的出行者动态决策行为研究

为了研究出行者进行路径选择时的动态决策过程,本文采用决策场理论,研究了多属性条件下,机动车出行者的微观和宏观动态决策行为.分析了决策场理论的基本模型,构建了出行者动态决策行为场景和框架,以历史出行时间、预测出行时间和两者综合值作为出行者决策的路径属性,并根据属性与实际出行时间的差值为依据,提出了出行者注意力权重矩阵计算方法.通过算例分析发现,自由流出行时间对出行者决策影响较大,出行者对路径属性的依赖性非常强,决策过程中存在路径偏好反转的现象,表明出行者动态决策过程是随时间不断变化的,路径选择是时间累计的结果.

决策场理论简介

本文扼要介绍不确定性决策的理论：决策场理论．它对不确定性决策的动机过程，认知过程进行了仿真解释和数学模拟，能够准确预测选择概率以及选择状态与时间的系统变化关系．而这是以往的理论所不能解答的．

基于决策场理论的公交出行多阶段动态决策

针对城市公交出行决策问题,采用改进决策场模型从心理微观偏好进化的角度对两阶段出行决策行为进行了研究。提取了不同公交方式的同质属性构建属性矩阵;结合出行者个体特征和交通属性状态的波动构建注意力权重矩阵,同时优化了注意力转移概率的计算方法。通过问卷调查与计算机仿真相结合的方式对偏好进化过程进行分析,结果显示:出行者存在偏好震荡现象,且在短时思考时间内更加明显;在出行过程中进行决策时,换乘行为的触发需要更多的偏好进化时间;同一时刻下,个人对不同的交通方式的属性注意力是独立分布的;反馈矩阵中的记忆效应和方案竞争性对决策的形成时间有显著影响,强记忆效应和弱竞争性下的偏好进化速度更快。决策场模型可对公交出行动态决策行为进行描述。

决策场理论在服装风格评价上的应用

将决策场理论引入服装风格评价中,使得抽象的服装风格强弱得以感性认识并定量地表示出来,进而揭示人们进行服装风格判定的复杂心理活动过程.研究结果验证了在服装风格决策领域引入决策场理论的可行性,并分析了进一步研究将会面临的问题.

基于决策场和动力学的航空器搜寻区域划设

在失事航空器信息条件缺省的情况下,定位航空器搜寻区域对开展后续救援工作极为重要,为提高定位准确率,通过决策场的相关理论,对迫降过程中飞行员的应急行为决策进行分析,从而提出了一种耦合飞行员应急行为决策和飞行动力学的航空器搜寻范围划设方法。在此基础上,根据高高原地区的气象地形条件建立飞行环境,以B737-700机型为例,在考虑飞行员决策结果差异的情况下,对部分信息条件缺省的航空器迫降飞行过程进行模拟,并据此确定搜寻区域的范围和优先级。仿真结果表明在不稳定因素干扰或信息缺省的情况下,耦合飞行员应急行为决策和动力学模型的搜寻范围划设方法是可靠的。

面向决策过程的动态路径选择模型

针对已有路径选择模型缺乏选择决策过程的问题,给出基于决策场理论的车辆路径选择过程框架,建立面向过程的车辆动态路径选择模型.该模型综合考虑驾驶员心理、路况、决策时间等各种不确定性因素的交互影响,将行程时间、行驶距离和行驶路线所经交叉口数量作为驾驶员路径选择的主要标准,使模型更接近实际的决策过程.通过模型仿真,分析了路况交通信息和时间压力对驾驶员选择决策过程的影响.分析结果表明:不完全交通信息会导致"确定性效应",不能对驾驶员进行有效的引导;驾驶员的路径选择决策过程不仅取决于驾驶员的自身因素和路况,还与时间压力有关,时间压力会降低决策质量,导致偏好逆反现象.

考虑决策过程与潜在异质性的居民通勤选择行为研究

传统研究对居民通勤决策过程的动态性及微观心理偏好关注不足,为此利用潜在类别模型表征居民通勤决策的潜在异质性,从动态决策角度出发,构建可以体现偏好动态演进过程的决策场理论模型。该模型对不同潜在类别设置差异化的属性注意力权重,表征不同子市场用户动态偏好的差异性和相同子市场用户偏好似而不同的特征,同时实现用户分类和动态决策过程分析,改进传统决策场理论对个体偏好异质性表征不足的缺陷。对成都市轨道交通车站附近居民进行实证研究,结果表明,通勤居民可以细分为“商务需求型”“追求效率型”“经济环保型”“保守型”这4类,各类别间的备选方案初始偏好、属性关注程度均呈现显著差异。通过Matlab仿真实现对个体决策结果、微观偏好进化过程及非理性效应的预测和分析,验证了本文方法的有效性。

基于MDFT的服装风格决策模型

当今服装款式风格评价都是通过专家主观审视决定的,但服装智能化设计需要有可用于服装风格的决策模型,而已有的决策模型不能很好地体现多款服装风格对比变化,给出基于多择决策场理论MDFT[2](Multialternative Decision Field Theory)的服装款式风格强弱度评价框架,建立了动态的风格决策模型。该模型综合考虑服装部件的属性和决策者心理、外界环境等各种不确定性因素的影响,更接近实际的决策过程。非理性效应是多择选择的一个重要现象,该模型能够突出体现它对决策过程的影响。

基于MDFT框架的海上能源通道航线动态决策建模与仿真

针对常规海上航线决策没有考虑决策选择过程的问题,引入多选择决策场理论(MDFT),构建了海上能源通道航线动态决策模型。基于信息完备、信息不确定和特殊情况等三种情景想定,进行了海上能源通道航线规划决策及其实验仿真。结果表明,决策过程受时间压力和信息质量的制约,时间压力会制约决策质量,同时还可能引起"偏好逆转"现象,信息不确定也会导致确定性决策。该模型不仅综合考虑了海上能源通道航线选择时需关注的各类要素,且模型参数可动态调整,进而能合理模拟真实的海上状况和决策过程。

空地数据实时传输下的飞机着陆风险预警方法

面向未来5G和卫星网构成的空地高通量互联场景,为实现飞机着陆风险提前预警.首先基于统计与模型,建立了一套以多源运行实时数据为主,融合历史统计和专家知识的着陆预警体系;然后,针对现有研究计算结果滞后问题,先通过对ARJ21飞机着陆过程快速存取记录器(QAR)数据的聚类分析,将飞行员着陆操作模式分为4类,进而构建基于决策场理论的飞行员着陆操作模式预测模型,计算并讨论不同场景下、不同个性飞行员的着陆模式选择;在上述基础上,针对着陆过程的复杂性和不确定性,提出一种分层计算的置信规则库推理方法,融合定性与定量信息实现着陆动态风险评估和预警.最后,通过对“2020.10.16攀枝花跑道外接地事件”和“2010.8.2伊春空难”着陆过程的风险推理验证了预警方法的有效性,其中攀枝花事件提前预警时间可达13 s.

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型.首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型.通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值.仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素.分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.

小汽车出行多阶段路径动态决策研究

针对小汽车路径选择的多阶段动态决策问题,采用决策场理论对驾驶员多阶段路径选择过程进行研究。进行了交通状态波动下的多阶段动态决策实验,仿真分析了驾驶员出行前路径选择和出行中路径变更行为的微观心理偏好进化特征,并与实测结果进行了对比分析。偏好进化分析表明,路径变更行为的触发频率随路段交通状态的变化幅度而增加,小范围的波动不易引起路段交通流的显著变化;第二阶段决策的偏好进化更加缓慢,驾驶员普遍出现较长时间的判断过程,路况预警信息的推送需要预留足够的时间。统计检验分析表明,决策场模型良好地描述了多阶段的小汽车路径动态选择行为,可为城市道路交通诱导组织提供支撑。