不确定性自私路由模型的理论和应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11901605
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0406.离散优化
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Selfish routing model is a classical model in game theory. It is a traffic model with hundreds of years. This model not only has beautiful theoretical results, but also reflects people's routing choices in daily life. Thus this model has a high research value in both theory and application. The classical selfish routing model is deterministic, and the cost function on each edge is known and unique. But in daily life, due to influence of natural and personal factors, such as weather, accidents and so on, for each road, even on the same traffic amount, the time passing through this road is uncertain. So we need to introduce uncertainty on cost function of each edge to reflect traffic situations more precisely in daily life. Generally, people's ways of thinking are divided into three categories under uncertainty: risk-aversion, risk-tradeoff and risk-preference. Analysing and comparing nash equilibrium cost under different ways of thinking are the basic contents of our research.The research results are of great significance to understand the impact of human behavior on traffic flow in uncertain situations and provide theoretical support for traffic flow control.
自私路由模型是博弈论理论中的一个非常经典的交通流模型,已有近百年的研究历史。它不仅具有非常漂亮的数学理论成果,而且还可以很好地反映人们日常生活中的路径选择情况,因此无论从理论上还是应用上,都具有非常高的研究价值。经典的自私路由模型是确定性的,每条边上的费用函数均是已知且唯一确定的。但是在实际生活中,由于自然因素和人为因素的影响,比如气候,事故等等,每条道路上,即使在同一拥堵程度下,通过道路所需要花费的时间也可能是不确定的。本项目拟在边的费用函数上引入不确定性,从而更准确地反映现实中的交通情况。一般而言,人们在不确定性或者说存在风险的环境中,主要采用三类思维方式:风险厌恶型(保守型),风险折衷型(理智型),风险偏好型(冒险型)。本项目拟研究在不同的思维方式下,交通流最终达到稳定状态时,相应的费用大小关系。研究结果对理解不确定情形下人的行为对交通流的影响有重要意义,为管控交通流提供理论支撑。

结项摘要

为了更加准确地描述现实生活中的交通情况,以经典的自私路由模型为基础,在边的费用函数上引入不确定性,从而定义了具有不确定性的自私路由模型。对于不确定性自私路由模型,采用三种费用衡量标准,风险厌恶型(保守型),风险折衷型(理智型),风险偏好型(乐观型),分别对应着不同人群在现实中的选择。进而定义了在不同衡量标准下所形成的稳定策略,即纳什均衡策略,并且证明了在任何一种衡量标准下,纳什均衡策略总是存在并且本质是唯一的。接着对三种费用衡量标准下的纳什均衡费用进行了比较,发现了一种反直观的现象:风险厌恶型(保守型)衡量标准下的纳什均衡费用可能严格低于风险偏好型(乐观型)衡量标准下的纳什均衡费用。即有可能会出现高风险低回报,低风险高回报的情况,这与经济学中高风险高回报,低风险低回报的原则是相违背的。以此为基础,进而提出了一种自私路由风险性悖论,并证明了这种自私路由风险回报悖论本质上是传统布雷斯悖论的推广。最后,刻画出了不会发生自私路由风险回报悖论的网络结构,证明了一个单对始终点网络不会发生自私路由风险回报悖论当且仅当它是序列— 平行网络。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Characterizing 3-uniform linear extremal hypergraphs on feedback vertex number
表征反馈顶点数的 3-均匀线性极值超图
  • DOI:
    10.1007/s10878-022-00893-8
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Combinatorial Optimization
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    唐中正;唐与聪;刁卓
  • 通讯作者:
    刁卓
On weak Pareto optimality of nonatomic routing networks
非原子路由网络的弱帕累托最优性
  • DOI:
    10.1007/s10878-020-00539-7
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Combinatorial Optimization
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    陈旭瑾;刁卓;胡晓东
  • 通讯作者:
    胡晓东
Triangle packing and covering in dense random graphs
密集随机图中的三角形填充和覆盖
  • DOI:
    10.1007/s10878-022-00859-w
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Combinatorial Optimization
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    唐中正;刁卓
  • 通讯作者:
    刁卓

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其他文献

激光-电弧复合焊接AZ31B/ZM5异种镁合金组织及性能分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    焊接技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刁卓;宋刚;刘黎明
  • 通讯作者:
    刘黎明

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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