En los últimos años se están diseñando sistemas de información para ayudar a las personas a tomar decisiones de viaje más eficientes en condiciones de creciente incertidumbre. Aunque los modelizadores de la demanda de viajes han analizado la respuesta a la información en tiempo real, por lo general esto se ha hecho bajo los cuestionables supuestos de la toma de decisiones racionales. En realidad, las personas pueden hacer elecciones completamente diferentes cuando sus decisiones se basan en la información o en la experiencia. Mejorar los supuestos de comportamiento podría aumentar el realismo de los modelos de demanda de transporte. Este libro describe un enfoque experimental para estudiar la elección de rutas con información en tiempo real. Proporciona tanto a los investigadores como a los profesionales un valioso conocimiento sobre las funciones de la información y el aprendizaje en el comportamiento de viaje y cómo las estadísticas y los modelos de elección discreta de última generación pueden aplicarse para analizar y modelar el comportamiento de viaje en entornos arriesgados e inciertos. Este libro será especialmente útil para los diseñadores y analistas de políticas de transporte, investigadores y estudiantes.
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