| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 出行路径选择研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 诱导策略研究现状 | 第14页 |
| 1.2.3 博弈论在交通中的应用 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要内容和研究框架 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 管理者-出行者博弈模型及求解算法 | 第18-30页 |
| 2.1 博弈的基本要素 | 第18-19页 |
| 2.2 Stackelberg博弈模型概述 | 第19-20页 |
| 2.3 诱导信息条件下的管理者-出行者博弈 | 第20-24页 |
| 2.3.1 博弈的引入及关于参与者的几点假设 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于Stackelberg博弈的管理者-出行者博弈模型 | 第21-24页 |
| 2.4 管理者-出行者博弈模型求解算法 | 第24-28页 |
| 2.4.1 遗传算法简介 | 第24-25页 |
| 2.4.2 基于遗传算法的博弈模型求解算法 | 第25-28页 |
| 2.5 算例分析 | 第28-29页 |
| 2.5.1 示例路网 | 第28页 |
| 2.5.2 数值结果 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 交通管理者的信誉风险及考虑信息可信度的诱导策略 | 第30-38页 |
| 3.1 交通管理者的信誉风险 | 第30-32页 |
| 3.2 可信诱导信息的必要性 | 第32-35页 |
| 3.3 控制φ值的模型及求解算法 | 第35-36页 |
| 3.4 算法示例 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于历史信息的管理者-出行者博弈模型及其求解算法 | 第38-51页 |
| 4.1 基于历史信息的诱导策略 | 第38-39页 |
| 4.2 基于矫正历史信息的管理者-出行者Stackelberg博弈 | 第39-41页 |
| 4.3 Day-to-Day情境下管理者-出行者博弈模型 | 第41页 |
| 4.4 基于PSO的博弈模型寻优算法 | 第41-44页 |
| 4.4.1 PSO算法简介 | 第41-43页 |
| 4.4.2 基于PSO算法的模型求解算法设计 | 第43-44页 |
| 4.5 算例分析 | 第44-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 基于管理者-出行者博弈的动态路径诱导策略 | 第51-65页 |
| 5.1 旅行时间 | 第51-52页 |
| 5.2 动态诱导系统管理者-出行者博弈 | 第52-55页 |
| 5.2.1 动态诱导系统管理者-出行者博弈模型 | 第52-55页 |
| 5.2.2 离散化模型及求解算法 | 第55页 |
| 5.3 交通演化模型 | 第55-60页 |
| 5.3.1 基于元胞自动机的简单路网交通演化模型 | 第55-59页 |
| 5.3.2 路网设计 | 第59-60页 |
| 5.4 仿真实验及分析 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 研究总结 | 第65-66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |
