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现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

有偏好的交通网络路径选择模型

在城市交通网络中,已知路径的时间属性与费用属性,分析了出行者对路径有、无主观偏好时的路径选择问题。当无偏好时,利用信息熵理论和多属性综合决策方法给出了获得路径综合属性值的计算模型;当有偏好时,对不同的路径通过互反判断矩阵给出主观偏好,然后利用互反判断矩阵之间的偏差建立关于属性权重向量的优化模型,并采用解析的方法对模型进行求解,得到每个属性的权重,从而进一步计算出每条路径的综合属性值,属性值最大的路径为最优路径。分析结果表明:在无偏好时最佳选择路径2的综合属性值为0.918;在有偏好时最佳选择路径4的综合属性值为0.965,与无偏好的相差较大,且6条路径的选择次序不同。可见,出行者的主观偏好对路径选择结果有较大的影响。     

灰关联决策模型在最优路径选择中的应用

车载交通流诱导系统的作用之一是路径优化.给定一个OD(origin-destination)对,可能有很多条可行的路径,有效的交通流诱导系统应该能够辅助驾驶员根据他的要求(喜好)来选择一条最优的路径.本文充分考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,利用灰关联分析理论和改进的层次分析法建立了一种根据驾驶员的偏好选择最优路径的方法.     

基于灰色模糊综合评判的最优路径选择

驾驶员在车辆的行驶过程中起主导作用,不同的驾驶员有不同的偏好,同时,对道路也有不同的要求。根据驾驶员的偏好和路径选择要求,从6个方面进行考虑,运用灰色模糊综合评判方法为驾驶员进行最优路径选择。并通过实例证明该方法的有效性和适用性。     

基于差分感知器的驾驶员路径选择偏好挖掘算法的研究

驾驶员路径选择偏好的挖掘是实现个性化最优路径规划的重要前提。本文在总结了已开发出的几种驾驶员偏好挖掘方法的优缺点,提出了一种基于差分感知器的驾驶员路径选择偏好挖掘算法。该算法可以根据驾驶员路径选择偏好的改变自适应地改变。最后,选用了长春市若干个不同类型的驾驶员对该方法进行验证。经验证,该方法具有较好的有效性。     

基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

在分析影响驾驶员路径选择因素的基础上,所建立的基于驾驶员偏好的最优路径选择模型,经实例验证,具有一定的正确性和优越性.     

基于统计推理的舰炮武器防空目标威胁评估模型

针对舰炮武器系统防空威胁评估的特点,建立了一种属性值为区间数且属性权重完全未知,指挥员对方案具有主观偏好的偏差最小化不确定多属性决策方法。利用隶属度函数,获得传感器对目标隶属度函数值的统计推断区间,构成区间数决策矩阵。综合考虑多传感器网络获取的目标属性值数据和指挥员基于经验的主观偏好信息,建立了偏差最小化的多属性决策方法。通过防空目标威胁估计实例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

在分析影响驾驶员路径选择因素的基础上,所建立的基于驾驶员偏好的最优路径选择模型,经实例验证,具有一定的正确性和优越性。     

基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

在分析影响驾驶员路径选择因素的基础上,所建立的基于驾驶员偏好的最优路径选择模型,经实例验证,具有一定的正确性和优越性。     

有偏好的多属性灰色关联路径选择模型

路径选择模型是动态交通诱导的核心问题.针对出行者不同偏好及路径属性不 完全确定条件下,提出了一种路径属性为区间值的有偏好路径选择模型.建立了以交通拥 挤程度、行程时间、行程距离和行程时间可靠性为属性的路径选择指标体系,给定路径属 性的区间值及出行者偏好值,计算每条路径客观信息与主观偏好的灰色关联系数.为了减 少主观偏好与客观信息的偏差,构建了单目标最优化模型,得到路径属性的权重值,进而 求得各路径主观偏好与客观信息的关联度,并根据关联度大小进行排序.最后以福州三坊 七巷交通网络为例,给出路径选择实例.结果表明该方法简单有效.     

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.     

三车道动态环境下汽车驾驶倾向性的转移概率及其预测

驾驶倾向性是汽车行驶中驾驶员情感偏好等特征的动态测度,易随环境的改变而变化,并影响驾驶员意识和汽车操控行为;另一方面,其类型和转移概率又同时受到后者的作用与影响.准确揭示动态环境下驾驶倾向性转移概率,对实现汽车自动驾驶和辅助驾驶系统具有重要意义.本文以三车道为例,从环境变化,特别是从刻画交通态势复杂性的车辆编组关系演化角度出发,设计三车道条件下的驾驶实验,采集不同行驶环境下驾驶员倾向性并进行统计分析,揭示环境嬗变情况下,汽车驾驶倾向性转移概率.验证结果表明,利用倾向性转移概率对汽车驾驶员倾向性进行预测的结果与实时辨识结果相吻合,平均准确率达80%以上.     

高原特长隧道驾驶人动态决策跟驰模型与限速研究

为研究高原特长隧道跟驰特性及驾驶人决策行为,优化隧道路段限速值,在云贵高原地区特长隧道进行了实车跟驰试验.基于采集跟驰数据,分析驾驶人在高原特长隧道的驾驶决策行为并得到加减速决策模型;提出隧道跟驰过程中驾驶人局部效用最优概念,通过安全跟驰距离模型、驾驶人感知速度模型及驾驶人决策模型,建立局部最优的驾驶人动态决策跟驰模型,仿真驾驶人在隧道路段上的最优决策行为.研究结果表明：在高原特长隧道进口段及出口段,驾驶人趋于选择更大的跟驰距离;基于局部最优的驾驶人动态决策跟驰模型,能较好地仿真最优跟驰行为,得到隧道路段最优决策速度并作为最高限速值.本文结论为改善高原特长隧道路段行车安全状态提供了理论支撑.     

基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型

在探索机动车驾驶换道决策机理,分析影响驾驶员换道决策内外因子的基础上,提出了以内部因子为决策变量,外部因子为约束条件的机动车多车道换道模型,并将其引入一维改进舒适驾驶元胞自动机模型,形成基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型.不同V/C条件下该元胞自动机模型的运行分析表明：换道驾驶行为会导致自身及周边车辆的加减速、匀速、怠速等运行工况发生变化;不同的内外因子导致车流平均换道次数不同,车流平均速度的波动规律也不同.本文提出的多车道换道模型描述决策机理清晰,能同时描述多个内外因子的共同作用,具有很好的适应性与扩展性.     

车载信息系统操作对驾驶员动作分神的影响

车载信息系统的使用,在为驾驶员提供较为舒适车内驾驶环境的同时,还给驾驶员带来了不可忽视的分神问题.以多资源理论为基础,对驾驶员动作分神进行界定,选择车载收音机、CD、MP3 和导航仪作为车载信息系统研究对象,基于实验测试,定量分析车载信息系统操作对引起的驾驶员动作分神规律,并对导致驾驶动作分神的因素进行显著性分析.结果表明,交通环境和车载信息系统操作对驾驶人动作分神具有显著影响,车载收音机操作对动作分神影响不大,MP3 调节时手离开方向盘时间增加超过8.56%,冲突或差错率增加9.72%,导航仪路径输入时手离开方向盘时间显著增加,冲突或差错率增加 28.17%,语音路径诱导时刹车操作差错增加.     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

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为了提高交通事故现场的安全性,预防二次交通事故,综合考虑事故现场路段的交通和管理要素特征,建立交通事故现场安全性评价指标体系,准则层为人为因素、车辆因素、道路与环境因素和管理因素,决策层共15个指标.将熵值法和属性识别模型相结合,建立基于熵权的事故现场安全属性识别模型,应用熵权理论,计算评估指标的权重和属性测度.为了验证模型的适用性,把采集到的四组典型高速公路交通事故现场的基本特征数据输入模型,对事故现场的安全性进行评价.结果表明,该模型不仅可以进行事故现场处置方案的安全性评价,也可以进行各方案之间的比较.     

基于排序选择模型的游客拥挤感知分析

基于游客拥挤感知机理和影响因素分析,采用意愿调查法对游客旅游线路特性、拥挤感知度和不同拥挤状态下的游客时空分布意向进行调查,定量分析不同旅游阶段信息、客流密度等因素对游客拥挤感知度的影响,基于排序选择模型,建立游客拥挤感知模型,并进行局部效应分析.结果表明:出行前(查询旅线信息方式等)、景区游览阶段(拥挤信息发布内容、景点停留时间等)的旅游信息变量对游客的拥挤感知度具有显著影响;景点停留时间每增加1 min,游客拥挤感知度为2、3、4的概率分别增加0.3%、增加1.1%、减少1.3%,研究可为旅游信息合理发布和游客合理分流提供基础数据.