Eine Studie über ein atomares Mobilitätsspiel mit Unsicherheit unter Prospect-Theorie

Core Concepts

Dieses Papier präsentiert eine Studie eines Mobilitätsspiels mit Unsicherheit in der Entscheidungsfindung von Reisenden und integriert die Prospect-Theorie, um das Reiseverhalten zu modellieren.

Abstract

In dieser Studie wird ein Mobilitätsspiel formuliert, das modelliert, wie Reisende ihre Verkehrsströme in einem Verkehrsnetzwerk mit teilbarem Verkehr verteilen, wobei die Beziehung zwischen Verkehrsfluss und Reisekosten über die Bureau of Public Roads-Funktion hergestellt wird. Angesichts der inhärenten Nichtlinearitäten und Komplexität, die durch die Unsicherheiten eingeführt werden, schlagen die Autoren eine glatte Approximationsfunktion vor, um die prospekttheoretischen Kostenfunktionen zu schätzen. Im Rahmen der Analyse charakterisieren die Autoren die bestangepassten Parameter und leiten eine obere Schranke für den Fehler ab. Anschließend zeigen sie die Existenz eines Gleichgewichts und seine bestmögliche Approximation.

Stats

Die Reisekosten auf einer Route ri für Spieler i unter der Prospect-Theorie sind gegeben durch:
cPT
ri (x) = ∑e∈ri cPT
e (fe)
Dabei ist cPT
e (fe) = w(πe) · λ · [˜ce(fe | ce(fe) < c0
e)]β - w(1 - πe) · [˜ce(fe | ce(fe) > c0
e)]β
Wobei πe die Wahrscheinlichkeit ist, dass fe ∈ (0, f CRT
e ) und 1 - πe die Wahrscheinlichkeit für fe ∈ (f CRT
e , f max
e ].

Quotes

"Prospect-Theorie hat die theoretischen Grundlagen gelegt, um solche Verzerrungen und die subjektive Wahrnehmung des Risikos im Nutzen von Menschen zu untersuchen."
"Unser erster Beitrag besteht darin, die Prospect-Theorie in ein atomares Routing-Spiel mit teilbarem Verkehr zu integrieren, um eine realistische Version der Entscheidungsfindung der Reisenden in Bezug auf Reisezeitkosten zu erfassen."

Key Insights Distilled From

A Study of an Atomic Mobility Game With Uncertainty Under Prospect Theory

by Ioannis Vasi... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2303.17790.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Prospect-Theorie in einem Mobilitätssystem mit einer größeren Verteilung von Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Ergebnisse für jeden Spieler modellieren?

Um die Prospect-Theorie in einem Mobilitätssystem mit einer breiteren Verteilung von Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Ergebnisse für jeden Spieler zu modellieren, könnte man eine kumulative Prospect-Theorie anwenden. Dies würde es ermöglichen, mehrere mögliche Ergebnisse mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten für jeden Spieler zu berücksichtigen. Durch die Verwendung einer kumulativen Prospect-Theorie könnte man die Über- oder Unterschätzung von Wahrscheinlichkeiten sowie die Wahrnehmung von Gewinnen und Verlusten in komplexen Entscheidungssituationen besser modellieren. Darüber hinaus könnte man die individuellen Referenzpunkte jedes Spielers berücksichtigen, um ihre Entscheidungsprozesse genauer abzubilden.

Wie können Anreizmechanismen und Besteuerung eingesetzt werden, um das Verhalten prospekttheoretischer Reisender zu beeinflussen und den Effizienzgewinn im Mobilitätssystem zu untersuchen?

Anreizmechanismen und Besteuerung können verwendet werden, um das Verhalten prospekttheoretischer Reisender zu beeinflussen und den Effizienzgewinn im Mobilitätssystem zu maximieren. Durch die Gestaltung von Anreizen, die auf den individuellen Wahrnehmungen von Gewinnen und Verlusten basieren, können prospekttheoretische Reisende dazu motiviert werden, Entscheidungen zu treffen, die zu einer insgesamt effizienteren Nutzung des Mobilitätssystems führen. Dies könnte beispielsweise durch die Einführung von Belohnungen für bestimmte Verhaltensweisen oder die Besteuerung von ineffizienten Entscheidungen erreicht werden. Durch die gezielte Gestaltung von Anreizen und Besteuerung kann das Verhalten der Reisenden in Richtung optimaler Entscheidungen gelenkt werden, was letztendlich zu einer verbesserten Effizienz im Mobilitätssystem führt.

Wie könnte man die Auswirkungen von Verhaltensverzerrungen auf die Effizienz und Stabilität von Mobilitätssystemen unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz analysieren?

Um die Auswirkungen von Verhaltensverzerrungen auf die Effizienz und Stabilität von Mobilitätssystemen unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz zu analysieren, könnte man agentenbasierte Modelle erstellen, die das Verhalten von prospekttheoretischen Reisenden simulieren. Diese Modelle könnten verschiedene Szenarien durchspielen, in denen Verhaltensverzerrungen auftreten, und die Auswirkungen auf die Effizienz und Stabilität des Mobilitätssystems bewerten. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz in diese Modelle könnten komplexe Entscheidungsmuster erkannt und analysiert werden, um fundierte Erkenntnisse über die Wechselwirkungen zwischen Verhaltensverzerrungen und Mobilitätssystemen zu gewinnen. Darüber hinaus könnte Künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um Optimierungsalgorithmen zu entwickeln, die das Verhalten der Reisenden unter Berücksichtigung von Verhaltensverzerrungen analysieren und verbessern.