题目：信息作用下交通博弈均衡及其经济行为研究

本文将非均衡状态下的日常择路行为引入到研究框架内，考察出行者如何依据出行经验或借助交通信息系统的支持来改进自身对路网的认知差异，并以此为基础针对长期博弈后的均衡结果及其相关问题展开全面系统的研究，以期进一步丰富和发展交通行为理论，为城市交通系统的规划与管理提供理论基础和科学依据。本文的创新工作主要体现在以下几个方面：首先，借助微观模拟工具，结合出行者以往的出行经验设计了现实中可能存在的几种择路规则，并在简单的路网中进行了模拟比较。接着，假定出行者的记忆能力有限并且系统只发布出行前的路网信息，分别研究了信息发布和不发布两种情形下路网流量的演化过程和结果，揭示了交通信息在交通个体择路过程中起到的作用。其次，提出了一个风险规避和认知更新的集成演化模型，以刻画出行者的日常路径选择行为。该模型所设计的择路演化过程非常类似于经典的相继平均算法的计算过程，可以确保收敛到稳定状态，并与初始状态参数的取值无关。接着，为了研究出行者对交通信息服务的购买和服从行为，继续从演化的角度出发，建立了一个多用户类出行者在付费交通信息作用下的路径选择模型。算例分析表明，该模型在一定条件下确实可以模拟日复一日、年复一年的路网状态由不均衡到均衡的动态演化过程。然后，将问题延伸到稳态交通范畴，考虑交通信息系统的影响，分别在确定性网络和随机网络中建立了与交通均衡条件等价的变分不等式模型，并在理论上推导了相应的无效率上界。确定性网络均衡的效率损失主要是由有装置的和无装置的两类出行者的非合作行为导致的，而在随机网络中，随机交通均衡的无效率来自于缺乏合作和出行信息的非完美性两部分。最后，考虑通行能力随机退化的情形，全面分析了期望利润最大化和期望社会福利最大化两种准则下拥挤道路的定价与能力选择问题，并将运营商完全不知晓道路退化的情形同完美信息的情形进行比较，进一步深化了对交通信息价值的认识。