【摘要】：無信號交叉口是交通事故多發(fā)地和造成交通擁堵的重要原因。在無信號交叉口,不同方向的車輛存在通行權的沖突,在決定通行順序時容易造成事故,直接影響交通安全和道路通行效率。為了對這個問題進行研究,很多研究者將這個問題視為一個博弈問題,通過對駕駛員行為建模研究了交叉口交通流。然而較少有研究考慮到駕駛員在重復博弈過程中的學習機制,為了對學習機制在無信號交叉口交通系統(tǒng)交通流的作用進行探討,本文將采用建模與仿真的方法對問題進行研究。本文將分別采用信念學習模型和邏輯回歸模型對無信號交叉口博弈行為進行建模。在信念學習模型中,推導了合作率的公式,發(fā)現(xiàn)其是損益比r和記憶能力m的函數(shù)。該函數(shù)隨著損益比的增加呈現(xiàn)階梯狀變化,階梯狀的數(shù)量與記憶能力有關。在邏輯回歸模型中,自變量為決策者前兩輪的局勢,通過實驗的數(shù)據(jù)對參數(shù)進行了標定。結合元胞自動機交通流模型,本文對這兩個行為模型在無信號交叉口路網(wǎng)情景下進行了仿真實驗。本文發(fā)現(xiàn)在信念學習模型中較高的記憶能力有利于駕駛員對系統(tǒng)合作率的正確把握,從而減少失誤,提高交通系統(tǒng)效率。研究也發(fā)現(xiàn)合作行為有利于提高交通流的流量和速度。此外發(fā)現(xiàn)仿真中的交通流,根據(jù)車輛總數(shù)不同,存在三個交通流性質存在差異的階段。在邏輯回歸部分中,由于模型經(jīng)過了實驗數(shù)據(jù)的標定,因此其仿真結果在各方面都表現(xiàn)出了與實驗數(shù)據(jù)相當?shù)囊恢滦?一定程度上表明了仿真結果的可靠性。另外發(fā)現(xiàn)基于本文邏輯回歸模型背叛者的收益一直低于合作者。以往關于無信號交叉口的研究在考慮駕駛員行為時較少考慮學習能力。本文在該情景下引入了信念學習和邏輯回歸,討論了駕駛員之前的博弈經(jīng)歷對系統(tǒng)的影響,具有一定的理論和實際價值。
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U491

【參考文獻】

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本文編號：2767107