基于群体行为的交通拥堵治理政策效用研究

Traffic congestion is a commonly-seen “urban disease” in the process of urban development. Traffic congestion is increasingly severe, and gradually spread from metropolises to small and medium-sized cities. In order to ease this problem, governments in various regions have issued several traffic management policies. However, due to the difficulty in evaluating the effectiveness of the policies in advance, various problems appeared during the implementation of the existing policies. This study suggests that urban traffic is traffic system in the independent and mutual influence of groups are response to policy and environmental changes, interact with the environment, and self-determination generate actions, finally from the macro performance of the emergent phenomena. Two factors are the keys in evaluating the effectiveness of traffic congestion management policies: accurate depiction of group behavior characteristics and influences of policies on group behavior. Therefore, the study firstly investigates the dynamic mechanism of traffic system and analyzes the interrelations between different elements of traffic system; secondly discusses the behavior characteristics and evolution rule of specific group in the traffic system; thirdly neatens and quantifies the existing traffic policies, develops models of influences of traffic policies on various group behavior by applying method of complex adaptive system, and evaluates the effectiveness of policies based on this model. By using software like Anylogic, this study simulates and evaluates the effectiveness of various traffic policies, and provides the formulation of traffic management policies with fundamental research support and decision support.

交通拥堵是城市发展过程中普遍面临的“城市病”，交通拥堵日趋严重，且逐渐由大城市向中小城市蔓延。为缓解交通拥堵，各地均出台了若干交通治理政策，然而由于政策的效用难以事先评价，现有政策执行过程中出现了不同程度的问题。本研究认为，城市交通状况是交通系统内各独立且相互影响的群体响应政策及环境的变化，与外界环境交互并自主决策产生行动，最终从宏观上表现的涌现现象。群体行为特征的准确刻画、政策对群体行为的影响是评估交通拥堵治理政策效用的关键。因此，本研究首先研究了交通系统运行的动力机制，分析交通系统各要素之间的相互联系；然后探讨了交通系统中特定群体的行为特征及演化规律；再梳理及量化现有交通政策，运用复杂自适应系统方法构建交通政策对不同群体行为的影响模型，并基于该模型对政策的效用进行评估。运用Anylogic等软件，对各种交通政策的效用进行仿真及评估，为交通拥堵治理政策的制定提供基础研究支撑和决策支持。

交通拥堵是城市发展过程中普遍面临的“城市病”，交通拥堵日趋严重，且逐渐由大城市向中小城市蔓延。为缓解交通拥堵，各地均出台了若干交通治理政策，然而由于政策的效用难以事先评价，现有政策执行过程中出现了不同程度的问题。本研究认为，城市交通状况是交通系统内各独立且相互影响的群体响应政策及环境的变化，与外界环境交互并自主决策产生行动，最终从宏观上表现的涌现现象。群体行为特征的准确刻画、政策对群体行为的影响是评估交通拥堵治理政策效用的关键。因此，本研究首先研究了交通系统运行的动力机制，分析交通系统各要素之间的相互联系；然后探讨了交通系统中特定群体的行为特征及演化规律；再梳理及量化现有交通政策，运用复杂自适应系统方法构建交通政策对不同群体行为的影响模型，并基于该模型对政策的效用进行评估。运用Anylogic等软件，对各种交通政策的效用进行仿真及评估，为交通拥堵治理政策的制定提供基础研究支撑和决策支持。本研究有利于深层次地认识城市物流系统的运行规律、有效地管理城市物流系统，在我国城市化背景下，对于预防和治理“城市病”，保持经济平稳较快发展、保障民生、建设环境友好型社会具有重要的现实意义。有利于使城市物流更好地发展，有利于优化货运政策，解决交通阻塞、能源浪费、环境污染等一系列物流问题。我国城市经济处于快速发展阶段，产业结构也在不断优化，而且其物流服务需求主要是满足城市内部的内生型物流需求。这些需求刺激城市物流的发展，为城市物流发展提供强有力的支撑，同时为城市物流提供了良好的物质基础，在发展城市物流的过程中，实现物流资源的最大化。