考虑内生信息的城市交通合作演化机理研究

This project aims to evolution dynamic problems of urban traffic cooperative behavior of considering endogenous characteristics of information. System science, management science, stochastic differential equations, traffic engineering, computer software simulation, and other multi-disciplinary theories and methods are applied integrated, and approaches, i.e., mathematical modeling, theoretical analysis, software simulation and actual verification are employed. On the basis of comprehensive analysis of the cooperative behavior characteristic of urban traffic systems, information-group dynamics model including two elements of endogenous information and group and information-cooperation dynamics model including two elements of endogenous information and cooperative behavior will be proposed. Furthermore, conceptual model and computation model of multi-agent traffic systems will be designed and developed. The interaction relationship between a variety of diverse endogenous information and group organization will be investigated. Endogenous information and group organizational elements for evolution dynamics mechanism of cooperative behavior of traffic systems would be revealed for improving our insight and understanding of the complex interaction between endogenous information, travel group and traffic systems cooperative behavior. The project will enrich and promote the theory development of complex traffic system dynamics. It has important theoretical significance for modeling, analysis and optimization of urban traffic systems and it also has high practical value to urban intelligent transportation systems planning and management practices of our country.

本项目针对考虑信息内生特征的城市交通系统合作行为演化动力学问题，综合应用系统科学、管理科学、数学、交通工程、计算机科学等多学科的理论和方法工具，通过实证调查、行为实验、数理建模、理论解析、计算实验等技术手段，在对合作式交通系统的内涵及个体合作行为影响因素和作用机理进行深入分析的基础上，运用统计分析手段，研究个体、内生信息和出行群体之间的关联关系，构建包含有内生信息和系统合作行为两种要素的信息—合作动力学模型，研究内生信息对于交通系统合作行为的作用机制，设计和开发多Agent交通系统的概念模型和计算模型，探讨群体结构对于交通系统合作行为演化的作用机制，提高我们对于内生信息、出行群体和交通系统合作行为三者之间复杂互动规律的洞察和理解。本项目将丰富并推动复杂交通系统动力学理论的发展，对于合作式交通系统的建模、分析与优化具有重要的理论意义，对我国城市智能交通系统的规划和管理实践也具有较高的实际价值。

1. 项目背景.充分利用大数据资源构建合作式交通运输系统，促进不同行为主体在各种时空和决策水平上采取合作的行为成为应对城市交通问题关键的解决思路。考察个体在社交互动中自发形成的各种内生信息、社交网络以及城市交通系统合作行为之间复杂的关联关系，揭示内生信息作用下城市交通系统合作行为产生、发展和演化规律，促进对于出行决策合作机理的理解，为构建合作式城市交通系统提供理论支持和决策参考。.2. 主要研究内容.（1）分析交通系统中实现合作的一般机制，提出利用大数据实现合作的理论框架，对合作式交通运输系统的基本概念、结构功能、具体形式以及实现途径进行了讨论；.（2）围绕出行者主观心理感知、信息使用、社交网络和交通出行决策中的合作意向、合作行为之间的相互作用展开理论建模、实证分析和仿真模拟；.（3）复杂组织系统的优化控制对于许多与交通有关的主题具有现实意义，深入探讨了个体异质性、组织结构与组织整体行为之间的相互关联，以及复杂组织系统中的群体决策问题；.（4）围绕在线社会出行、汽车共享出行等具有代表性的城市交通合作出行模式的出行价值度量、用户使用意愿、出行方式选择演化等主题进行了研究；.（5）分别针对多用户多准则下的随机用户均衡（SUE）相对于系统最优（SO）和随机社会最优（SSO）情况，研究了系统效率损失估计问题；.（6）针对现有多属性综合评价方法存在的复杂程度较高、易用性不足、对数据要求高等问题，提出了可以考虑多个准则多种属性的城市交通综合评价方法；.（7）针对我国广泛存在的道路施工情况，提出了一种利用交通监控数据分析道路施工产生的影响经济成本的理论分析框架；.（8）许多社交网络表现出复杂混合图的特征，研究了同时具有边权、点权和有向边、无向边以及环的混合伪图的谱有关的静态和动态性质；.（9）针对出行路径选择下交通流的演化过程与用户个体出行特征、外部信息三者之间的关系进行了仿真研究。.3. 重要结果、关键数据及其科学意义.上述内容详见研究成果及附件。