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.

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。

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。