Resumen

Se propone un nuevo modelo de asignación de tráfico de día a día para describir los cambios de comportamiento diarios de los viajeros con un sistema avanzado de información de tráfico. En el modelo, la percepción de los viajeros se actualiza mediante un proceso de aprendizaje de doble suavizado exponencial que combina la experiencia y la información de tráfico que está explícitamente modelada. La proporción de ajuste de la ruta se determina dinámicamente por la diferencia entre las utilidades percibidas y esperadas. A través de análisis teóricos, investigamos la existencia de su punto fijo y los factores de influencia de la unicidad del punto fijo. También se proporciona un algoritmo basado en iteraciones que puede resolver el punto fijo. Luego se realizan experimentos numéricos para investigar los efectos de varios parámetros principales en su convergencia, lo que proporciona información para la gestión del tráfico. Además, comparamos las eficiencias del sistema bajo la proporción de ajuste de ruta estática y dinámica, y mostramos la aplicación del

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Propuesto; Modelo de asignación de tráfico; Percepción de los viajeros; Suavizado exponencial; Ratio de ajuste de ruta; Punto fijo; Experimentos numéricos; Convergencia; Gestión del tráfico; Ratio de ajuste de ruta dinámico; Eficiencias del sistema; Aplicación
• Keywords:Proposed; Traffic assignment model; Travelers perception; Exponential-smoothing; Route adjustment ratio; Fixed point; Numerical experiments; Convergence; Traffic management; Dynamic route adjustment ratio; System efficiencies; Application