基于强化学习算法原则的出行选择行为建模与仿真

• 作者: 赵思萌
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 关键词: 强化学习算法原则 认知更新过程 决策过程
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 交通科学与工程
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2020.06.002

摘要

针对目前高峰时段交通拥堵的问题,基于强化学习算法原则,提出了一种对出行者出行选择行为建模及仿真的方法.首先对出行者的认知更新过程进行建模,然后利用Logit模型来描述出行者的决策过程,最后采用MATLAB软件仿真了在不同小汽车出行成本费用下,出行者出行时间和出行方式选择的变化规律.仿真结果表明:随着小汽车出行成本的增加,部分小汽车出行者逐渐选择公共交通出行,并且当出行成本增加到15元以上时,出行方式选择变化趋于平缓;同时,出行者倾向于提前出行且高峰时段出行需求有所减少,进而有利于减缓高峰拥堵状况.

作者信息

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