基于多智能体仿真的多方式通勤出行行为研究

摘要：

高峰时段的道路拥堵是制约城市发展的交通难题,通勤者作为高峰时段出行的主要参与者,其通勤行为对于高峰时段的交通状态具有重要影响.文章通过构建学习型多智能体微观交通仿真平台,以最小化个体在不同通勤方式下的成本函数为期望,仿真分析个体对多种通勤方式的行为选择以及产生的交通影响.结果表明:多智能体微观交通仿真平台具备学习性,能够模拟通勤者基于历史经验的行为选择.通勤者的通勤方式、出发时刻、通勤时间存在相互关联性并保持动态平衡,并且通勤者对于延误惩罚的敏感度存在最大值,当延误惩罚低于或高于最大值时,通勤者往往采取不同的措施降低通勤成本.

关键词：通勤出行、行为选择、计划延误、多智能体仿真

所属期刊栏目：37

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：93-100