重复博弈中基于人工货币的紧迫性感知最优路由

当人们选择使其个人延迟最小的路径时，总体拥堵可能远高于集中式强制路由所带来的拥堵。然而，集中式路由与自利主体的存在不相容。我们如何调和二者？本文在重复博弈框架下探讨该问题，并提出一种基于人工货币的公平激励机制，该机制以系统最优的方式对自利主体进行路由，同时考虑其时间偏好。我们将该框架实例化于一个并行网络中，其中主体重复（例如每日）从共同起点节点通勤至终点节点。此后，我们聚焦于具体的双弧情形：基于一种人工货币，主体在行驶第一条较快弧时被收费，而在行驶第二条较慢弧时获得奖励。我们假设主体是理性的，并通过一个博弈对其选择建模，其中每个主体旨在最小化其当日不适（按其紧迫性加权）与该时段剩余时间（例如一周）内平均不适的组合。我们证明，若审慎选择人工货币的价格，路由模式将收敛至系统最优解，同时兼顾主体的紧迫性。我们通过数值模拟补充了研究。结果表明，与集中式最优但无紧迫性感知的策略相比，在降低主体感知不适14%至20%的同时，仍可实现系统最优解。