基于有限理性用户选择行为的定制化电价套餐设计

利用电力需求响应机制,通过引导用户主动参与电网调峰,能够提高用户和电网互动的积极性、减轻电网峰时供电压力。针对各电力用户因其用电差异性而需要不同的电价套餐,且电力用户选择电价套餐的决策行为普遍是有限理性而非完全理性的,该决策行为存在演化博弈过程的特点,提出了一种考虑有限理性用户选择行为的定制化电价套餐设计方法。首先,采用K-means算法对电力用户的日负荷曲线的负荷特征指标对其进行聚类分析,并生成聚类后的每一类用户的典型负荷曲线,利用模糊理论根据各典型负荷曲线确定各套餐的用电曲线;其次,通过熵权法计算用户效用,并在此基础上应用演化博弈理论计算用户在有限理性情况下的套餐选择比例;然后,建立售电公司和供电公司之间的双边协商购电合同模型;最后,在保障售电公司市场占有率和用户满意度的前提下,以实现售电公司和用户的双赢为目标,建立面向有限理性用户的定制化电价套餐模型。算例结果证明了所提方法及模型的合理性和可行性。

非理性用户模型在虚拟实验中的构建与应用

随着虚拟实验在教学中的广泛应用,如何设计合乎人自然真实状态的虚拟实验成为研究者的努力方向。传统的虚拟实验设计一般以正常的、理性的操作情况为主要对象,缺乏对学习者在非正常情景和非理性心理因素下的认知和行为特性考虑,很容易导致操作出错,增加学习者的认知负荷。因此在虚拟实验设计过程中,需将用户的非理性因素融入其中,构建非理性用户模型指导设计过程。考虑到人的非理性主要表现在认知、情绪、行动各个阶段,虚拟实验的非理性用户模型应该包括认知模型、行动模型、出错模型和环境模型四个子模型。基于非理性用户模型,虚拟实验设计应注意满足学习者的视觉意向性,合理布局界面容量及结构,优化交互设计,重视虚拟实验系统的出错预防及矫正功能,提高虚拟实验的智能性。

分时电价下价格理性用户最优充电策略

电动汽车作为一种移动负荷,其充放电行为将对电网产生巨大的影响。在尖峰、峰、平、谷、尖谷5段分时充电电价与传统峰、平、谷3段分时放电电价下,建立了4类电动汽车充放电响应模型与价格理性用户最优充电策略,并计算出用户所需要的充电费用、电网的负荷量与网络损耗率。仿真结果表明:该模型求得的最优充电策略,不仅可以使用户费用降低,还可以大大降低电网的网络损耗率。

面向理性用户的秘密重构设计模型

理性秘密重构是为了约束理性用户的自利性,在现实生活中确保所有参与用户均能获得共享秘密。然而,如果直接使用现有的理性秘密重构协议,不仅不能实现公平的秘密重构,甚至还会出现用户将虚假的秘密视为真实共享秘密的极端情形。导致上述现象的根本原因是缺乏参考模型,使协议设计者难以全面地考虑理性用户参与秘密重构时的自利行为。为解决该问题,通过形式化描述理性用户模型和理性秘密重构博弈模型来分析理性用户执行秘密重构协议时的先后顺序以及策略选择对公平秘密重构的影响,分别提出了面向纯理性用户环境、面向信誉环境和面向可信用户环境3种适用于不同场景的理性秘密重构协议设计模型。理论证明了所提模型能帮助协议设计者有效约束理性用户的自利性,设计了公平的理性秘密重构协议。此外,基于提出的设计模型,还构造了一个公平的理性秘密重构协议来证明所提模型的可用性。

基于非理性用户模型的地铁应急产品用户研究

本文采取定性、定量的用户研究方法,探索如何将非理性用户模型应用到具体的应急产品设计中,从而形成在应急情境下地铁用户思维模型和任务模型的建构,以此为应急产品的研发提供一种思路和角度,让应急产品真正成为公共安全的可靠保障。

理性用户--交互式进化计算全局收敛的一个充分条件

用户对个体的评价和用户满意度之间的关系是影响交互式进化计算(IEC)全局收敛性的重要因素.首先,基于用户对个体评价和用户满意度占优关系,把 IEC 中的用户分为4类:绝对理性用户、有限理性用户、有限非理性用户和绝对非理性用户.其次,给出关于 IEC 全局收敛的4个定理及理性用户是 IEC 全局收敛的充分条件这一结论,并指出 IEC 的全局收敛需要保留两个最优:适应值最优和满意度最优.最后,通过实验进一步验证上述结论.结论表明,在 IEC 中,当其它保证算法收敛的条件具备时,用户只要保证理性条件,就能保证算法全局收敛.

基于人际情感性动机的病理性网络用户的冲动控制特性

基于"大学生互联网使用动机量表"和"大学生病理性互联网使用行为量表"的测量结果,采用匹配法筛选出21名基于人际情感性动机的病理性网络用户和22名非人际情感性动机的健康性网络用户,对其实施延迟折扣任务(DDT)、stop-signal任务和Stroop色词命名任务,探讨了基于人际情感性动机的病理性网络用户的冲动控制特性。结果发现,相对于健康性网络用户,病理性网络用户对延迟强化物的折扣速度更快,但后者的反应抑制失败率、反应抑制潜伏期(SSRT)和冲突抑制功能均与前者无显著差异。这些结果表明,病理性网络用户的冲动控制障碍主要表现为以对即时强化的超敏感性和强化物长远价值的非敏感性为特征的"短视"倾向,而非行为抑制功能的缺失。

连续型异质有限理性用户分类及其随机网络均衡

为提高交通行为引导政策的针对性,有必要研究随机路网环境下不同类型出行者对交通引导政策的反应,即多类有限理性用户风险态度和路网退化系数对用户行为决策的影响.本文构建了连续风险态度离散化的用户分类模型以及基于退化路网的多类有限理性用户均衡模型,证明了解的存在性,并设计了启发式算法求解.基于双向随机退化Nguyen&Dupuis路网模拟了10类用户同时出行的均衡状态.分析了均衡时异质用户行程时间期望、标准差和累积到达时间感知价值等参数与用户风险态度和路网退化程度之间的关系.研究发现行程时间期望、标准差与其用户类别并无显著差异;行程时间标准差与退化路网随机性正相关,但未发现行程时间期望与路网随机性相关.用户累积到达时间感知价值随风险态度增加而递减,即保守用户感受到的累积到达时间价值更小.因此在相同的引导策略下,保守用户的广义效用函数可能变化更大,政策引导效果可能更加显著.

人机界面设计中的用户模型研究

用户模型是设计人机界面的主要依据,也是评价设计结果的主要评价标准。本文首先介绍了人机交互的基本流程,在深入研究用户认知特性的基础上,建立了用户知觉模型、认知模型、任务模型、出错模型和学习模型。基于五个基本模型的非理性用户模型的建立使得人机界面不仅能够通过认知因素来了解用户,也能够从非认知因素方面感知和理解用户。文章最后以实例论证了非理性用户模型在软件系统的应用。

基于随机退化路网的碳排放收费优化模型

结合随机通行能力退化路网和双参考点累计前景用户择路模型,构建了引导低碳出行的碳排放收费多准则双层优化模型.上层模型以系统碳排放量最少为目标,搜索最优收费路段并识别最优费率.下层模型基于双参考点累积前景用户和随机退化路网,构建综合考虑行程时间、累积到达时间感知价值、过路费和油费的多准则流量分配模型.设计了基于路段碳密度的启发式算法对模型求解,并采用双向NguyenDupuis路网验证了模型和算法的有效性.研究表明,合理设置收费路段和收费标准能够有效降低全网碳排放总量,但若收费标准设置过高,会降低原瓶颈路段的通行能力,并人为制造新的瓶颈,反而使全网碳排放量上升.

交互式进化计算中保持用户理性的最大进化代数

交互式进化计算中用户保持理性是算法全局收敛的重要条件,为确保用户保持理性,必须设计合理的最大进化代数.文中首先提出3类最大进化代数,其次,结合6种常见的适应度赋值方法分别研究最大进化代数的定量计算方法.理论分析和实验都表明,采用最值赋值和分等级赋值方法不仅切实可行,而且可以让用户在较大的代数内保持理性状态.文中研究为选择合适的适应度赋值方法提供参考依据.