马尔可夫交通模型下的公平拥堵定价：以波哥大为例
计算机科学与博弈论
2026-04-01 v2 最优化与控制
摘要
拥堵定价用于增加收入并减少交通和污染。然而，人们具有异质的空间需求模式以及支付通行费的意愿（或能力），因此定价可能具有显著的公平性影响。我们开发了一种数据驱动的方法，根据政策制定者的公平与效率目标来设计拥堵定价。首先，在算法上，我们扩展了Baillon & Cominetti（2008）引入的马尔可夫交通均衡设定，以对异质人群进行建模，并纳入价格和公共交通等外部选项。在此设定下，我们证明了存在唯一均衡。其次，通过详细的案例研究，我们使用行业合作伙伴在世界上交通最拥堵的城市之一波哥大收集的数据，实证评估了各种定价方案。我们发现，针对每个经济阶层个性化的定价可能比统一定价更高效和公平；然而，非个性化但基于区域的定价可以弥补大部分差距。
引用
@article{arxiv.2407.05035,
title = {Equitable Congestion Pricing under the Markovian Traffic Model: An Application to Bogota},
author = {Alfredo Torrico and Natthawut Boonsiriphatthanajaroen and Nikhil Garg and Andrea Lodi and Hugo Mainguy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05035},
year = {2026}
}