基于认知模式与信息搜寻的驾驶员出行信息环境优化及仿真

Travel information is the important basis for drivers'travel decision-making and the effective means for traffic management and control, providing good travel information envirenment could improve travel efficiency and alleviate traffic congestion, but related studies were paid less attention to drivers' travel information envirenment evaluation and optimization. Firstly, the multi-source, heterogeneous and fuzzy features of drivers' travel information would analyze in this program, and the drivers' cognitive model and searching behavior model of travel information are also proposed. Secondly, the driving simulation interface under multi-source travel information is devised used driving simulation system, driving simulation experiments are designed to obtain the driving decesion-making behavior rules. Then, the action mechanism which drivers' cognition and searching behavior, information content and forms affecting travel information service level would propose, and the model and algorithm of travel information service level evaluation are also given. On that basis, the action mechanism between travel information service levels and travel effeciency is obtained based on road network simulation experiments under different travel information service levels. Finally, integration optimization strategies for travel information envirenment which have verified on actual road network in Kunming are given. The research results could provide theoretical foundation for drivers' travel information envirenment evaluation and optimization, and also offer practical basis for ATIS planning.

出行信息是驾驶员出行决策的重要依据与交通管理的有效手段，良好的出行信息环境能够提高出行效率并缓解交通拥挤，但现有相关研究较少关注于驾驶员出行信息环境的评估与优化。本项目首先解析驾驶员出行信息的多源、异构与模糊特征，建立驾驶员的出行信息认知模式与出行信息搜寻行为模型；然后利用驾驶模拟仿真系统开发多源出行信息环境下的驾驶仿真实验场景，设计驾驶仿真实验获取多源出行信息环境中的驾驶决策行为规则；在此基础上，建立出行信息认知与搜寻行为、信息内容与类型等因素对出行信息服务水平的作用机制，提出驾驶员出行信息服务水平的评估模型与算法；最后，设计仿真实验对比分析不同出行信息服务水平对出行效率的实际影响，并提出驾驶员出行信息环境的集成优化策略。项目研究结果可为驾驶员出行信息环境评估与优化提供理论依据，并为ATIS规划提供实践基础。

出行信息是驾驶员出行决策的重要依据与交通管理的有效手段，良好的出行信息环境能够提高出行效率并缓解交通拥堵。.1）为获取驾驶员的出行信息认知模式及信息搜寻行为特征，运用有序多分类Logistic回归方法构建了驾驶员认知模式的决策模型；并建立了驾驶员出行信息搜寻行为的因果和过程结构方程模型(SEM)，分析个体属性、信息源因素及环境因素与信息搜寻行为之间的关系。.2）为探索多源出行信息环境下的驾驶员决策行为机理，利用所在单位自主研发的大型驾驶模拟仿真平台，开发了三种多源出行信息场景，实现驾驶模拟仿真试验场景的构建；招募驾驶员要求其搜寻出行信息，并以行程时间最短为目标完成驾驶试验任务，从而获取不同信息场景下的驾驶决策行为特征。.3）为建立科学的驾驶员出行信息环境服务水平评估方法，组织开展多次大规模问卷调查，获取驾驶员的信息行为特征；基于偏最小二乘回归分析法建立了驾驶员出行信息服务水平评估模型，结合昆明市实例评估驾驶员出行信息服务水平；运用Vissim对城市道路施工路段的信息发布策略进行仿真，对不同交通标牌设置场景进行效益评估。.4）为确定驾驶员出行信息环境的优化策略，采用Netlogo仿真软件分析不同场景的ATIS市场占有率对ATIS环境效益的影响机理；建立驾驶员出行信息认知负荷测评量表，基于驾驶模拟仿真平台的试验场景，测度多源信息影响下的驾驶员认知负荷，并基于认知负荷提出多源出行信息环境优化策略；基于Monte Carlo模拟技术建立多目标优化的可变信息板选址模型，采用非劣排序遗传算法-II求解，得到VMS选址的最优方案。.5）为获取城市交通信息空间网络的总体特征，建立了城市交通信息影响力辐射模型，基于社会网络分析方法获取交通信息空间网络特征，确定交通信息空间网络的核心城市、城市群以及城市合作子群。.本研究可为驾驶员出行信息环境评估与优化提供理论依据，并为ATIS规划提供实践基础。