Evolutionary Game Model of Civil Aviation and High-Speed Rail Interaction Strategies Based on the Passenger Ticket and Carbon Trading Prices
Notice bibliographique
Résumé
This study elaborated an evolutionary game model to optimize the decision-making process on the interaction between civil aviation and high-speed rail under alternative passenger ticket prices (PTPs) and carbon trading prices (CTPs). First, a logit model was used to calculate the passenger flow distribution rate in civil aviation and HSR, and their revenue loss function was determined according to varying PTPs and CTPs. Second, an evolutionary game model with incomplete information was developed to assess the respective revenues. Third, the stable strategy solution of the game model was derived from replicator dynamics, and an investigation of stable conditions under variable cases was performed. Finally, the simulation of a case study on the Beijing–Shanghai corridor was conducted to validate the proposed model’s feasibility. The additional revenue is shown to be the key influencing factor, mainly controlling the strategic decisions of airport and high-speed rail companies. Besides, the final strategy was strongly influenced by the alteration of PTPs and CTPs: higher PTPs promoted civil aviation and high-speed rail collaboration, while increased CTPs forced their competing behavior. The results obtained are instrumental in outlining the optimal strategy range for passenger ticket and carbon trading prices, encouraging high-speed transportation system growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».