司机的决策过程在琥珀色的光路的十字路口。

根据司机的决策过程图 1、车辆的信号路口黄灯时减轻,和司机将决定依照他们的个人因素,车辆因素和环境因素。因为不同的司机上述三个因素有着不同的理解,不同的是他们的决定。此外,通过规则和相关管理措施琥珀光之间的不同城市,另一个在中国,从而导致对司机的决策行为极其复杂的定量分析在黄灯。

司机的个人感受和体验的因素被忽略本文简化博弈模型。所以司机和交通管理之间的博弈模型构建基于假设他们两人(司机、交通管理)是完全理性的,黄灯和一个新的战略管理进行了探讨。

司机之间的混合策略博弈模型的构建和交通政府无视他们的决策序列琥珀光。司机和交通管理认为是完全理性的,和他们的收入函数(<我nline-formula> Ω 我 )是由时间效率因子(<我nline-formula> e ,<我nline-formula> e > 0 )和安全有效性因子(<我nline-formula> 年代 ,<我nline-formula> 年代 > 0 )。进一步假设交通管理,允许车辆通过的概率在琥珀色的光<我nline-formula> p 的概率,而交通管理局禁止车辆在琥珀色的光通过<我nline-formula> ( 1 - - - - - - p ) 。然后假设概率司机选择通过十字路口遵守规则在琥珀色的光<我nline-formula> 问 ,而司机选择的概率穿过十字路口违反规则(意味着司机违反了规则,不落入两难区,选择通过十字路口强行和认真与其他车辆的冲突在琥珀时间)在琥珀色的光<我nline-formula> 1 - - - - - - 问 。因此,收入矩阵之间的混合策略博弈模型驱动和交通管理表所示 1基于上述假设,逻辑解释收入的值如表所示 2。司机和交通管理的收益函数,分别在公式( 1)和公式( 2)。

时间效率因素意味着司机或交通管理的好处在旅行时间后他们做了一个组合决定针对黄灯。

安全有效性因素意味着安全利益后,司机或交通管理做了一个组合决定针对黄灯。考虑 (1) Ω 经理 p , 问 = p 问 e - - - - - - 年代 2 + p 1 - - - - - - 问 2 e - - - - - - 2 年代 + ( 1 - - - - - - p ) 问 ( 2 年代 - - - - - - 2 e ) + 1 - - - - - - p 1 - - - - - - 问 年代 - - - - - - e 2 , (2) Ω 司机 p , 问 = p 问 ( 年代 - - - - - - e 2 ) + p ( 1 - - - - - - 问 ) ( 2 e - - - - - - 2 年代 ) + ( 1 - - - - - - p ) 问 ( 2 年代 - - - - - - 2 e ) + 1 - - - - - - p 1 - - - - - - 问 e - - - - - - 年代 2 。

一阶条件公式( 1)和公式( 2)如下: (3) ∂ Ω 经理 ∂ p = ( 1 2 e + 1 2 年代 ) 问 - - - - - - ( 3 年代 - - - - - - 5 2 e ) = 0 , ∂ Ω 司机 ∂ 问 = ( 1 2 e + 1 2 年代 ) p - - - - - - ( 3 e - - - - - - 5 2 年代 ) = 0 。

根据公式( 3),混合策略的纳什均衡博弈模型可以解决如下: (4) p * = 6 e - - - - - - 5 年代 e + 年代 , 问 * = 6 年代 - - - - - - 5 e e + 年代 。

从公式可以得出结论( 4),混合策略的纳什均衡博弈模型是时间效率密切相关<我nline-formula> e 和安全有效性<我nline-formula> 年代 然后游戏现象之间的司机和交通管理在不同条件下可以根据讨论的价值<我nline-formula> e 和<我nline-formula> 年代 。根据概率的基本定义,范围的值<我nline-formula> p * 和<我nline-formula> 问 * 从0到1(即,<我nline-formula> 0 ≤ p * ≤ 1 和<我nline-formula> 0 ≤ 问 * ≤ 1 )。和不平等可以推导出如下结合公式( 4): (5) 0 ≤ 6 e - - - - - - 5 年代 e + 年代 ≤ 1 , 0 ≤ 6 年代 - - - - - - 5 e e + 年代 ≤ 1 。

公式( 5)可以推导出公式( 6): (6) 5 6 年代 ≤ e ≤ 6 5 年代 , 5 6 e ≤ 年代 ≤ 6 5 e 。

因此,可以讨论的结果如下: (1)

如果<我nline-formula> e = 5 / 6 年代 ,然后<我nline-formula> p * = 0 和<我nline-formula> 问 * = 1 ;

双方的利益博弈模型讨论了在一些特殊条件下如下:因为有两个因素在时间效率和安全有效性的收入函数,很难判断哪些因素更重要;因此,可以认为<我nline-formula> e = 年代 = c (<我nline-formula> c 是恒定的,<我nline-formula> c > 0 ),因此可以建立一个新的收益矩阵如表 3。据纳什均衡的方法,矩阵的最佳解决方案<我nline-formula> p * = 0.5 和<我nline-formula> 问 * = 0.5 。

时间效率的前提<我nline-formula> e 和安全有效性<我nline-formula> 年代 是同样重要的是,结果表明,司机和交通管理的概率选择自己的两种策略是相同的。也就是说,战略(禁止车辆通过路口),交通管理提出的,在理论上是合理的但不是最优的。从概率的四个策略是相同的收入是最优的,它不能被证明的战略是通过这个静态博弈模型更合理;因此需要构建一个动态博弈模型,寻求最佳策略配置文件下一部分。

交通信号的具体实现过程管理政策是交通管理使一个计划,然后司机按照计划作出相应的决策。交通管理和司机按顺序使他们的决定;因此有必要建立一个完全信息的动态博弈模型。

假设双方(驾驶员和交通管理)的游戏能够充分理解他们的收入和比赛过程;因此,扩展司机之间的动态博弈模型和交通管理可以建立如图 2。收入表所示 4(<我nline-formula> e 显示时间效率和<我nline-formula> 年代 表示安全功效,而<我nline-formula> f (<我nline-formula> f > 0 )表明非法惩罚)。收入的价值的逻辑解释如表所示 5。指以上,收入可以简化如表所示 6假设<我nline-formula> e = 年代 = c (<我nline-formula> c > 0 )。

“逆向归纳”是一个方法来解决纳什均衡博弈模型的完整和完美的信息。游戏的操作结束时被认为是起初,和最优操作的参与者在每种情况下在这个方法决定的。然后这些操作被视为给定的未来业务和继续向前反向依照时间;因此每个参与者的最优操作再次确认直到游戏过程的开始,如图 2。

<我nline-formula> ( 1 ) 第三阶段是交通管理决策阶段。在这个阶段,交通管理部门做出的比较不同的收入:<我nline-formula> c + f > c 总是站起来,交通管理部门必须选择惩罚策略的第三阶段,然后反向到司机的决策阶段。

<我nline-formula> ( 2 ) 第二阶段是司机的决策阶段。在这个阶段,司机做出决定,使不同收入的比较:如果<我nline-formula> 3 c - - - - - - f > 2 c (即,<我nline-formula> f <<我nline-formula> c ),司机会选择违反规则,通过十字路口不规则,而如果<我nline-formula> 3 c - - - - - - f < 2 c (即,<我nline-formula> f ><我nline-formula> c ),司机会选择遵守规定定期通过十字路口然后扭转到交通管理决策阶段。

<我nline-formula> ( 3 ) 第一阶段是交通管理决策阶段。在这个阶段,交通管理使决定,使不同收入比较:如果<我nline-formula> f <<我nline-formula> c ,交通管理部门将比较(<我nline-formula> c +<我nline-formula> f )为0;如果<我nline-formula> f ><我nline-formula> c ,交通管理部门将比较2<我nline-formula> c 为0,这意味着理性的交通管理应该选择的策略允许车辆通过路口黄灯期间的价值无关<我nline-formula> f 。

动态博弈的计算结果表明,该策略(禁止车辆通过路口)在琥珀光对经济学的原则,也不利于交通管理和司机之间的最优收入。理想的战略概要,交通管理部门允许车辆通过路口黄灯期间定期和司机通过十字路口。

司机和交通管理之间的模型是博弈论建立了基于benefit-tending司机和交通管理的特点,不正确的诱因为交通管理策略,禁止车辆穿过十字路口黄灯期间,和司机的原因往往交叉十字路口不规则。具体结论如下。

<我nline-formula> ( 1 ) 司机和交通管理的收益函数组成的时间效率和安全有效性和他们选择特定行为的概率是由时间效率和安全有效性。静态和动态博弈模型可以单独建立考虑是否有他们的订单做出决定。

<我nline-formula> ( 2 ) 交通管理策略总是提前设置司机的行为,和交通管理和司机通常在序列做出决定。因此可以从动态博弈模型得出结论,最好的策略是交通管理部门允许车辆在黄灯穿过十字路口。当司机的最优策略与惩罚<我nline-formula> f 基于动态博弈模型,价值越高<我nline-formula> f ,恰当的交叉十字路口的司机遵守规则。也就是说,交通管理部门可以降低司机的非法活动的风险通过策略(车辆被允许穿过十字路口黄灯期间通过增加惩罚乱穿马路的现象)的值。

<我nline-formula> ( 3 ) 交通管理和司机之间的博弈模型建立的基础上,他们都是完全理性的假设,和司机的收益函数和交通管理被认为是由时间效率和安全有效性;因此,理论分析结果与实际情况可能不同。它可以得出的结论是,未来研究的重点是如何降低阈值的假设和引入多种因素代表收益函数,以便更接近实际情况。

<我nline-formula> ( 4 ) 两难区一直被视为路口交叉的问题,特别是对于农村公路高速路口。然而,这可能不是大容量城市十字路口的速度通常是低,停车距离通常可以提供。因此,博弈论模型建立了城市道路交叉口不考虑条件,司机可能陷入两难区琥珀期间。也就是说,本文中的博弈理论模型适用于十字路口的城市,但不是高速路口农村公路。