基于拥堵博弈的卡车编队激励研究

我们引入了一种包含两类智能体（轿车和卡车）的原子拥堵博弈，以模拟一天中不同时间段的道路交通流。轿车通过在选择道路使用时间、该时段的平均流速以及使用道路所支付的动态拥堵税之间寻找权衡来最大化其效用。除这些项外，卡车还具有与同伴同时使用道路的激励，因为它们拥有编队能力，从而可以节省燃料。本文研究了这种用于描述轿车交通与卡车编队激励之间相互作用的博弈论模型的动态和均衡。我们利用斯德哥尔摩的交通数据验证了部分建模假设并提取了合理的模拟参数。我们使用联合策略虚拟博弈和平均策略虚拟博弈来学习该博弈的纯策略纳什均衡。我们进行了全面的模拟研究，以理解驾驶员的时间价值、配备编队设备的卡车比例等各种因素对纳什均衡性质的影响。