基于量子概率理論的出行方式選擇模型研究

王鈺涵，趙傳林，孫淑敏，賀少松

(北京建筑大學 土木與交通工程學院，北京 102616)

隨機效用最大化模型已主導出行選擇建模數十年，但其不能充分解釋行為復雜性，這一不足使人們不斷探索新的建模方法?；谛в米畲蠡碚摰姆羌嫸囗桳ogit模型因其概念明確、計算方便的特點，逐漸成為目前出行方式選擇研究領域中運用最為廣泛的方法，但模型要求出行者選擇結果的影響因素彼此之間應無相互影響，這在現實條件下難以滿足。其他擴展研究成果如后悔最小化理論、決策場理論等選擇模型也未撼動隨機效用最大化模型的主導地位。

綜上分析，量子概率的思想跳出了效用最大化和后悔最小化理論的框架，不是通過在模型中加入效用函數的隨機抽樣來產生概率輸出，而是運用量子理論解決認知、決策過程中的不確定性問題，實現了對個體決策過程隨機性的描述。已有研究者通過試驗研究證明，人類的決策行為其實就是量子行為，但目前國內并未有將量子概率理論應用到出行方式選擇模型問題方面的研究。本文在介紹幾何類量子概率模型基礎上，結合對模型參數的敏感性分析，討論出行方式選擇問題。

1 量子概率模型

1999年，物理學家通過延遲選擇量子擦除試驗證明：任何一種基本的量子現象，只有在其被記錄之后才是一種現象，在沒有完成試驗之前，光子的位置和狀態無法確定，依然處于疊加態中。據此，在傳統出行方式預測模型中，依據人們對交通方式的選擇傾向預測最終選擇結果是不準確的，因為出行者在未做出決定前，這個傾向便不能被記錄，存在不確定性，人類的推理、決策過程并不能完全刻板遵循古典概率理論。……