文献

J-GLOBAL ID：202102227352573395   整理番号：21A0463704

ユーティリティーレグレットの複合モデルに基づく運転者選択行動の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of driver’s choice behavior based on the combined model of utility-regret

著者 (4件)： Kang Jun (Department of of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an, 710064, China) ,  Huang Shan (Department of of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an, 710064, China) ,  Duan Zongtao (Department of of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an, 710064, China) ,  Zhang Fan (Department of of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an, 710064, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1693  号： 1  ページ： 012203 (10pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市交通軌道データの増加の文脈において,大規模都市交通軌道データに基づいて,インテリジェント輸送の分野で,旅行者のルーティング行動を分析し,効果的かつ合理的な運転経路推薦を有する旅行者を提供するための効果的なルーティングモデルを確立する緊急の必要性になった。都市タクシーグループが,費用便益制約の下で他の旅行グループより良い経路選択行動を有するケースである。したがって,都市タクシーグループの経路選択習慣に従って,他の旅行者のための経路推薦を提供することは,上記の必要性に対する実行可能な解決策である。本論文は,ユーティリティ最大化モデルと確率的レグレット最小化モデルから始め,旅行者が,経路を選択するとき,ユーティリティ最大化モデルの完全な合理性の前提を満足できないという問題のために,ランダムレグレット最小化モデルは,代替属性の元の値に対する旅行者の感度を無視して,ランダムレグレット最小化モデルにおけるレグレット値の計算式を改善する。ユーティリティモデルおよび改良レグレットモデルの組合せに基づいて,ユーティリティ-レレット組合せ規則の下の経路選択モデルを提案し,次に,Xi’anにおけるタクシーの歴史的軌道データに基づいて,このモデルによって必要なRPデータを抽出し,そして,モデルのパラメータを,推定し,そして,検証した。実験結果は,モデルによって計算した経路選択確率が,単純なユーティリティ最大化モデルまたは単純なランダムレグレット最小化モデルよりも実際の場面における経路選択確率に近いことを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市交通 ,  *旅行 ,  大都市 ,  都市 ,  経路選定 ,  タクシー
準シソーラス用語： 選択行動 ,  旅行者 ,  ユーティリティ最大化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  都市交通  (TA01020W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 複合モデル ,  選択行動 ,  解析