摘要：为弥补已有驾驶员路径选择博弈模型将驾驶员视为完全理性的不足,探求无诱导信息情况下路网交通流临界状态,将驾驶员视为有限理性,其依赖累积时间感受收益做出下一次的路径选择策略,并以驾驶员的行程时间感受作为决策收益建立了基于累积自学习机制的无诱导信息驾驶员路径选择博弈模型。利用该模型,分析了驾驶员路径选择行为对路网交通流的影响,并通过仿真验证得出了不同初始状态下的模型博弈平衡结果。仿真结果表明：博弈平衡状态与路网车流总量及初始流量分配比例密切相关。当路网车流总量小于或接近路网总通行能力时,不诱导信息,路网的交通流分布达到稳定平衡,路网通行能力利用率较高;当路网车流总量远大于路网总通行能力时,不诱导信息,路网交通流分布会形成峰谷平衡,不能有效利用路网通行能力,应采取相应的交通管理措施。

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