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La prediccin precisa de la hora de salida diaria de los viajeros y la eleccin de la ruta es fundamental en los sistemas avanzados de gestin del trfico. Ha habido varios trabajos relacionados con la eleccin de rutas que parten del supuesto de que la hora de salida de cada viajero se conoce de antemano. Con la informacin sobre el estado del trfico en tiempo real proporcionada por los sistemas de navegacin y la experiencia histrica previa, los viajeros actualizarn dinmicamente su hora de salida, algo que no se tiene en cuenta en los trabajos existentes. En este estudio, pretendemos describir el comportamiento de eleccin espacio-temporal de los viajeros teniendo en cuenta la informacin de navegacin y proponemos un modelo de aprendizaje y ajuste dinmico del da a da de racionalidad limitada. El nuevo modelo consta de tres pasos. En primer lugar, se obtiene la gua de navegacin en tiempo real en cada da discreto y se presenta la experiencia autoaprendida de las elecciones de los viajeros con la informacin de navegacin; a continuacin, se deriva el proceso de revisin diario de las elecciones para maximizar las perspectivas de salida y de eleccin de ruta; despus, agregando el comportamiento de cada individuo y calculando la probabilidad de eleccin de ruta, se proporciona un modelo dinmico diario continuo y racional acotado. Los experimentos numricos sugieren que el modelo propuesto converge a un equilibrio oscilante espaciotemporal y no a un estado estable de punto fijo, y la tendencia de equilibrio final es diferente del equilibrio clsico del usuario. Las conclusiones del estudio son tiles para mejorar la precisin de la prediccin del estado del trfico en las redes de calles urbanas.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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