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철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:58:03Z

2018test4: /* 구성원 소개 */

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 게임이론으로 풀어보는 택시합승요금

''' 영문 : ''' Spliting A Taxi Fare Using Game Theory

===과제 팀명===
철인 Taxi Sahring
===지도교수===
이승재 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 교통공학과 20138740** 원종인(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 201287400** 권범철

==연구방향==

연구배경
*국토교통부에서 발표한 자료에 의하면 출근시간대와 야간시간에 택시수요가 집중됨
*이에 따른 승차난 문제가 해결되지 않은 실정
*이에 대한 해결방법으로 택시합승제가 다시 거론되고 있음
*택시합승제 시행시 요금분쟁여지가 있어 이를 해결하고자 함

연구방향
*게임이론을 통해 합리적인 요금 산정

==게임이론==
*게임이론이란?
**경쟁상대의 반응을 고려하여 최적의 의사결정을 돕는 경제학, 수학 이론
**게임의 주체인 경기자, 그리고 게임을 통해 얻게되는 보수, 그 보수를 얻기위한 전략 3가지 요소로 구성
**구속력있는 계약의 유무에 따라 협조와 비협조게임으로 나뉨

*적용
**경기자 : 기사, 승객집단
**보수 : 요금, 시간
**전략 : 동의, 거절
**게임 : 협조적 게임

*내쉬 바게닝 솔루션(Nash Bargaining Solution)
**경기자의 효용함수와 합의결렬지점을 통해 해를 구하는 방법
**합의결렬지점보다 큰 효용을 갖으면서 목적함수가 최대가되는 값을 찾는 것

::플레이어 𝑖 가 𝑋∪{𝐷} 상의 한 효용함수 𝑢𝑖 가 나타내는 선호를 가진다고 가정했을 때, 가능한 보수의 집합을 다음과 같이 정의할 수 있다.
::
:::: 𝑈={(𝑣1,𝑣2) | 𝑢1 (𝑥)=𝑣1, 𝑢2 (𝑥)=𝑣2 , x∈𝑋}
:::: D=(𝑢1 (𝑑), 𝑢2 (𝑑))
::
::협상문제는 (U, d)의 쌍이며 U ⊂ R2 , d ∈ U이다. U는 convex & compact set이다.
::v ∈ U 이며 v > d (즉, vi > di )를 만족한다.
::모든 가능한 협상 문제의 집합을 B라고 했을 때,협상의 해는 f : B → U 함수이다.

::We say that a pair of payoffs (𝑣1*,𝑣2*) is a Nash Bargaining Solution if it solves the following optimization problem:
::max(𝑣1, 𝑣2 )⁡ (𝑣1−𝑑1)(𝑣2−𝑑2)
::𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 (𝑣1,𝑣2)∈𝑈
:::: (𝑣1, 𝑣2)≥(𝑑1, 𝑑2)

==결론==
*택시요금 : 𝐘=𝒒𝒃+(𝒒𝒂+𝒘𝒕+𝑩+𝒆𝒕)/𝟐−𝜶
*승객 A요금 : 𝑿𝒂=𝒒𝒂−(𝒒𝒂−𝒘𝒕−𝑩−𝒆𝒕 )/𝟒−𝜶/𝟐+𝜷/𝟐
*승객 B요금 : 𝑿𝒃=𝒒𝒃−(𝒒𝒂−𝒘𝒕−𝑩−𝒆𝒕 )/𝟒−𝜶/𝟐−𝜷/𝟐

:𝒗𝟏 : 승객들의 할인 금액
:𝒗𝟐 : 택시기사의 추가 수입
:𝒒(𝐚,𝒃) : 승객a, b의 최초요금
:𝒘𝒕 : 시간대에 따른 지불용의 금액
:𝐁 : 주행거리를 뺀 기본요금
:𝒆𝒕 : 시간대에 따른 택시기사의 추가 기대 금액
:𝜶 : 인건비 & 이윤
:𝜷 : 운송비용

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:57:31Z

2018test4: /* 결론 */

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 게임이론으로 풀어보는 택시합승요금

''' 영문 : ''' Spliting A Taxi Fare Using Game Theory

===과제 팀명===
철인 Taxi Sahring
===지도교수===
이승재 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 교통공학과 2013XXX0** 원종인(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2012XXX0** 권범철

==연구방향==

연구배경
*국토교통부에서 발표한 자료에 의하면 출근시간대와 야간시간에 택시수요가 집중됨
*이에 따른 승차난 문제가 해결되지 않은 실정
*이에 대한 해결방법으로 택시합승제가 다시 거론되고 있음
*택시합승제 시행시 요금분쟁여지가 있어 이를 해결하고자 함

연구방향
*게임이론을 통해 합리적인 요금 산정

==게임이론==
*게임이론이란?
**경쟁상대의 반응을 고려하여 최적의 의사결정을 돕는 경제학, 수학 이론
**게임의 주체인 경기자, 그리고 게임을 통해 얻게되는 보수, 그 보수를 얻기위한 전략 3가지 요소로 구성
**구속력있는 계약의 유무에 따라 협조와 비협조게임으로 나뉨

*적용
**경기자 : 기사, 승객집단
**보수 : 요금, 시간
**전략 : 동의, 거절
**게임 : 협조적 게임

*내쉬 바게닝 솔루션(Nash Bargaining Solution)
**경기자의 효용함수와 합의결렬지점을 통해 해를 구하는 방법
**합의결렬지점보다 큰 효용을 갖으면서 목적함수가 최대가되는 값을 찾는 것

::플레이어 𝑖 가 𝑋∪{𝐷} 상의 한 효용함수 𝑢𝑖 가 나타내는 선호를 가진다고 가정했을 때, 가능한 보수의 집합을 다음과 같이 정의할 수 있다.
::
:::: 𝑈={(𝑣1,𝑣2) | 𝑢1 (𝑥)=𝑣1, 𝑢2 (𝑥)=𝑣2 , x∈𝑋}
:::: D=(𝑢1 (𝑑), 𝑢2 (𝑑))
::
::협상문제는 (U, d)의 쌍이며 U ⊂ R2 , d ∈ U이다. U는 convex & compact set이다.
::v ∈ U 이며 v > d (즉, vi > di )를 만족한다.
::모든 가능한 협상 문제의 집합을 B라고 했을 때,협상의 해는 f : B → U 함수이다.

::We say that a pair of payoffs (𝑣1*,𝑣2*) is a Nash Bargaining Solution if it solves the following optimization problem:
::max(𝑣1, 𝑣2 )⁡ (𝑣1−𝑑1)(𝑣2−𝑑2)
::𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 (𝑣1,𝑣2)∈𝑈
:::: (𝑣1, 𝑣2)≥(𝑑1, 𝑑2)

==결론==
*택시요금 : 𝐘=𝒒𝒃+(𝒒𝒂+𝒘𝒕+𝑩+𝒆𝒕)/𝟐−𝜶
*승객 A요금 : 𝑿𝒂=𝒒𝒂−(𝒒𝒂−𝒘𝒕−𝑩−𝒆𝒕 )/𝟒−𝜶/𝟐+𝜷/𝟐
*승객 B요금 : 𝑿𝒃=𝒒𝒃−(𝒒𝒂−𝒘𝒕−𝑩−𝒆𝒕 )/𝟒−𝜶/𝟐−𝜷/𝟐

:𝒗𝟏 : 승객들의 할인 금액
:𝒗𝟐 : 택시기사의 추가 수입
:𝒒(𝐚,𝒃) : 승객a, b의 최초요금
:𝒘𝒕 : 시간대에 따른 지불용의 금액
:𝐁 : 주행거리를 뺀 기본요금
:𝒆𝒕 : 시간대에 따른 택시기사의 추가 기대 금액
:𝜶 : 인건비 & 이윤
:𝜷 : 운송비용

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2018-06-28T14:56:59Z

2018test4: /* 결론 */

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 게임이론으로 풀어보는 택시합승요금

''' 영문 : ''' Spliting A Taxi Fare Using Game Theory

===과제 팀명===
철인 Taxi Sahring
===지도교수===
이승재 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 교통공학과 2013XXX0** 원종인(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2012XXX0** 권범철

==연구방향==

연구배경
*국토교통부에서 발표한 자료에 의하면 출근시간대와 야간시간에 택시수요가 집중됨
*이에 따른 승차난 문제가 해결되지 않은 실정
*이에 대한 해결방법으로 택시합승제가 다시 거론되고 있음
*택시합승제 시행시 요금분쟁여지가 있어 이를 해결하고자 함

연구방향
*게임이론을 통해 합리적인 요금 산정

==게임이론==
*게임이론이란?
**경쟁상대의 반응을 고려하여 최적의 의사결정을 돕는 경제학, 수학 이론
**게임의 주체인 경기자, 그리고 게임을 통해 얻게되는 보수, 그 보수를 얻기위한 전략 3가지 요소로 구성
**구속력있는 계약의 유무에 따라 협조와 비협조게임으로 나뉨

*적용
**경기자 : 기사, 승객집단
**보수 : 요금, 시간
**전략 : 동의, 거절
**게임 : 협조적 게임

*내쉬 바게닝 솔루션(Nash Bargaining Solution)
**경기자의 효용함수와 합의결렬지점을 통해 해를 구하는 방법
**합의결렬지점보다 큰 효용을 갖으면서 목적함수가 최대가되는 값을 찾는 것

::플레이어 𝑖 가 𝑋∪{𝐷} 상의 한 효용함수 𝑢𝑖 가 나타내는 선호를 가진다고 가정했을 때, 가능한 보수의 집합을 다음과 같이 정의할 수 있다.
::
:::: 𝑈={(𝑣1,𝑣2) | 𝑢1 (𝑥)=𝑣1, 𝑢2 (𝑥)=𝑣2 , x∈𝑋}
:::: D=(𝑢1 (𝑑), 𝑢2 (𝑑))
::
::협상문제는 (U, d)의 쌍이며 U ⊂ R2 , d ∈ U이다. U는 convex & compact set이다.
::v ∈ U 이며 v > d (즉, vi > di )를 만족한다.
::모든 가능한 협상 문제의 집합을 B라고 했을 때,협상의 해는 f : B → U 함수이다.

::We say that a pair of payoffs (𝑣1*,𝑣2*) is a Nash Bargaining Solution if it solves the following optimization problem:
::max(𝑣1, 𝑣2 )⁡ (𝑣1−𝑑1)(𝑣2−𝑑2)
::𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 (𝑣1,𝑣2)∈𝑈
:::: (𝑣1, 𝑣2)≥(𝑑1, 𝑑2)

==결론==
*택시요금 : 𝐘=𝒒𝒃+((𝒒𝒂+𝒘𝒕+𝑩+𝒆𝒕))/𝟐−𝜶
*승객 A요금 : 𝑿𝒂=𝒒𝒂−((𝒒𝒂−𝒘𝒕−𝑩−𝒆𝒕 ))/𝟒−𝜶/𝟐+𝜷/𝟐
*승객 B요금 : 𝑿𝒃=𝒒𝒃−((𝒒𝒂−𝒘𝒕−𝑩−𝒆𝒕 ))/𝟒−𝜶/𝟐−𝜷/𝟐

:𝒗𝟏 : 승객들의 할인 금액
:𝒗𝟐 : 택시기사의 추가 수입
:𝒒(𝐚,𝒃) : 승객a, b의 최초요금
:𝒘𝒕 : 시간대에 따른 지불용의 금액
:𝐁 : 주행거리를 뺀 기본요금
:𝒆𝒕 : 시간대에 따른 택시기사의 추가 기대 금액
:𝜶 : 인건비 & 이윤
:𝜷 : 운송비용

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:53:08Z

2018test4: /* 결론 */

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 게임이론으로 풀어보는 택시합승요금

''' 영문 : ''' Spliting A Taxi Fare Using Game Theory

===과제 팀명===
철인 Taxi Sahring
===지도교수===
이승재 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 교통공학과 2013XXX0** 원종인(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2012XXX0** 권범철

==연구방향==

연구배경
*국토교통부에서 발표한 자료에 의하면 출근시간대와 야간시간에 택시수요가 집중됨
*이에 따른 승차난 문제가 해결되지 않은 실정
*이에 대한 해결방법으로 택시합승제가 다시 거론되고 있음
*택시합승제 시행시 요금분쟁여지가 있어 이를 해결하고자 함

연구방향
*게임이론을 통해 합리적인 요금 산정

==게임이론==
*게임이론이란?
**경쟁상대의 반응을 고려하여 최적의 의사결정을 돕는 경제학, 수학 이론
**게임의 주체인 경기자, 그리고 게임을 통해 얻게되는 보수, 그 보수를 얻기위한 전략 3가지 요소로 구성
**구속력있는 계약의 유무에 따라 협조와 비협조게임으로 나뉨

*적용
**경기자 : 기사, 승객집단
**보수 : 요금, 시간
**전략 : 동의, 거절
**게임 : 협조적 게임

*내쉬 바게닝 솔루션(Nash Bargaining Solution)
**경기자의 효용함수와 합의결렬지점을 통해 해를 구하는 방법
**합의결렬지점보다 큰 효용을 갖으면서 목적함수가 최대가되는 값을 찾는 것

::플레이어 𝑖 가 𝑋∪{𝐷} 상의 한 효용함수 𝑢𝑖 가 나타내는 선호를 가진다고 가정했을 때, 가능한 보수의 집합을 다음과 같이 정의할 수 있다.
::
:::: 𝑈={(𝑣1,𝑣2) | 𝑢1 (𝑥)=𝑣1, 𝑢2 (𝑥)=𝑣2 , x∈𝑋}
:::: D=(𝑢1 (𝑑), 𝑢2 (𝑑))
::
::협상문제는 (U, d)의 쌍이며 U ⊂ R2 , d ∈ U이다. U는 convex & compact set이다.
::v ∈ U 이며 v > d (즉, vi > di )를 만족한다.
::모든 가능한 협상 문제의 집합을 B라고 했을 때,협상의 해는 f : B → U 함수이다.

::We say that a pair of payoffs (𝑣1*,𝑣2*) is a Nash Bargaining Solution if it solves the following optimization problem:
::max(𝑣1, 𝑣2 )⁡ (𝑣1−𝑑1)(𝑣2−𝑑2)
::𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 (𝑣1,𝑣2)∈𝑈
:::: (𝑣1, 𝑣2)≥(𝑑1, 𝑑2)

==결론==
*택시요금 : 𝐘=𝒒_𝒃+((𝒒_𝒂+𝒘_𝒕+𝑩+𝒆_𝒕))/𝟐−𝜶
*승객 A요금 : 𝑿_𝒂=𝒒_𝒂−((𝒒_𝒂−𝒘_𝒕−𝑩−𝒆_𝒕 ))/𝟒−𝜶/𝟐+𝜷/𝟐
*승객 B요금 : 𝑿_𝒃=𝒒_𝒃−((𝒒_𝒂−𝒘_𝒕−𝑩−𝒆_𝒕 ))/𝟒−𝜶/𝟐−𝜷/𝟐

*𝒗_𝟏 : 승객들의 할인 금액
*𝒗_𝟐 : 택시기사의 추가 수입
*𝒒_(𝐚,𝒃) : 승객a, b의 최초요금
*𝒘_𝒕 : 시간대에 따른 지불용의 금액
*𝐁 : 주행거리를 뺀 기본요금
*𝒆_𝒕 : 시간대에 따른 택시기사의 추가 기대 금액
*𝜶 : 인건비 & 이윤
*𝜷 : 운송비용

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:52:29Z

2018test4: /* 결론 */

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 게임이론으로 풀어보는 택시합승요금

''' 영문 : ''' Spliting A Taxi Fare Using Game Theory

===과제 팀명===
철인 Taxi Sahring
===지도교수===
이승재 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 교통공학과 2013XXX0** 원종인(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2012XXX0** 권범철

==연구방향==

연구배경
*국토교통부에서 발표한 자료에 의하면 출근시간대와 야간시간에 택시수요가 집중됨
*이에 따른 승차난 문제가 해결되지 않은 실정
*이에 대한 해결방법으로 택시합승제가 다시 거론되고 있음
*택시합승제 시행시 요금분쟁여지가 있어 이를 해결하고자 함

연구방향
*게임이론을 통해 합리적인 요금 산정

==게임이론==
*게임이론이란?
**경쟁상대의 반응을 고려하여 최적의 의사결정을 돕는 경제학, 수학 이론
**게임의 주체인 경기자, 그리고 게임을 통해 얻게되는 보수, 그 보수를 얻기위한 전략 3가지 요소로 구성
**구속력있는 계약의 유무에 따라 협조와 비협조게임으로 나뉨

*적용
**경기자 : 기사, 승객집단
**보수 : 요금, 시간
**전략 : 동의, 거절
**게임 : 협조적 게임

*내쉬 바게닝 솔루션(Nash Bargaining Solution)
**경기자의 효용함수와 합의결렬지점을 통해 해를 구하는 방법
**합의결렬지점보다 큰 효용을 갖으면서 목적함수가 최대가되는 값을 찾는 것

::플레이어 𝑖 가 𝑋∪{𝐷} 상의 한 효용함수 𝑢𝑖 가 나타내는 선호를 가진다고 가정했을 때, 가능한 보수의 집합을 다음과 같이 정의할 수 있다.
::
:::: 𝑈={(𝑣1,𝑣2) | 𝑢1 (𝑥)=𝑣1, 𝑢2 (𝑥)=𝑣2 , x∈𝑋}
:::: D=(𝑢1 (𝑑), 𝑢2 (𝑑))
::
::협상문제는 (U, d)의 쌍이며 U ⊂ R2 , d ∈ U이다. U는 convex & compact set이다.
::v ∈ U 이며 v > d (즉, vi > di )를 만족한다.
::모든 가능한 협상 문제의 집합을 B라고 했을 때,협상의 해는 f : B → U 함수이다.

::We say that a pair of payoffs (𝑣1*,𝑣2*) is a Nash Bargaining Solution if it solves the following optimization problem:
::max(𝑣1, 𝑣2 )⁡ (𝑣1−𝑑1)(𝑣2−𝑑2)
::𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 (𝑣1,𝑣2)∈𝑈
:::: (𝑣1, 𝑣2)≥(𝑑1, 𝑑2)

==결론==
택시요금 : 𝐘=𝒒_𝒃+((𝒒_𝒂+𝒘_𝒕+𝑩+𝒆_𝒕))/𝟐−𝜶
승객 A요금 : 𝑿_𝒂=𝒒_𝒂−((𝒒_𝒂−𝒘_𝒕−𝑩−𝒆_𝒕 ))/𝟒−𝜶/𝟐+𝜷/𝟐
승객 B요금 : 𝑿_𝒃=𝒒_𝒃−((𝒒_𝒂−𝒘_𝒕−𝑩−𝒆_𝒕 ))/𝟒−𝜶/𝟐−𝜷/𝟐

𝒗_𝟏 : 승객들의 할인 금액, 𝒗_𝟐 : 택시기사의 추가 수입
𝒒_(𝐚,𝒃) : 승객a, b의 최초요금, 𝒘_𝒕 : 시간대에 따른 지불용의 금액
𝐁 : 주행거리를 뺀 기본요금, 𝒆_𝒕 : 시간대에 따른 택시기사의 추가 기대 금액
𝜶 : 인건비 & 이윤, 𝜷 : 운송비용

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:49:36Z

2018test4: /* 게임이론 */

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 게임이론으로 풀어보는 택시합승요금

''' 영문 : ''' Spliting A Taxi Fare Using Game Theory

===과제 팀명===
철인 Taxi Sahring
===지도교수===
이승재 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 교통공학과 2013XXX0** 원종인(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2012XXX0** 권범철

==연구방향==

연구배경
*국토교통부에서 발표한 자료에 의하면 출근시간대와 야간시간에 택시수요가 집중됨
*이에 따른 승차난 문제가 해결되지 않은 실정
*이에 대한 해결방법으로 택시합승제가 다시 거론되고 있음
*택시합승제 시행시 요금분쟁여지가 있어 이를 해결하고자 함

연구방향
*게임이론을 통해 합리적인 요금 산정

==게임이론==
*게임이론이란?
**경쟁상대의 반응을 고려하여 최적의 의사결정을 돕는 경제학, 수학 이론
**게임의 주체인 경기자, 그리고 게임을 통해 얻게되는 보수, 그 보수를 얻기위한 전략 3가지 요소로 구성
**구속력있는 계약의 유무에 따라 협조와 비협조게임으로 나뉨

*적용
**경기자 : 기사, 승객집단
**보수 : 요금, 시간
**전략 : 동의, 거절
**게임 : 협조적 게임

*내쉬 바게닝 솔루션(Nash Bargaining Solution)
**경기자의 효용함수와 합의결렬지점을 통해 해를 구하는 방법
**합의결렬지점보다 큰 효용을 갖으면서 목적함수가 최대가되는 값을 찾는 것

::플레이어 𝑖 가 𝑋∪{𝐷} 상의 한 효용함수 𝑢𝑖 가 나타내는 선호를 가진다고 가정했을 때, 가능한 보수의 집합을 다음과 같이 정의할 수 있다.
::
:::: 𝑈={(𝑣1,𝑣2) | 𝑢1 (𝑥)=𝑣1, 𝑢2 (𝑥)=𝑣2 , x∈𝑋}
:::: D=(𝑢1 (𝑑), 𝑢2 (𝑑))
::
::협상문제는 (U, d)의 쌍이며 U ⊂ R2 , d ∈ U이다. U는 convex & compact set이다.
::v ∈ U 이며 v > d (즉, vi > di )를 만족한다.
::모든 가능한 협상 문제의 집합을 B라고 했을 때,협상의 해는 f : B → U 함수이다.

::We say that a pair of payoffs (𝑣1*,𝑣2*) is a Nash Bargaining Solution if it solves the following optimization problem:
::max(𝑣1, 𝑣2 )⁡ (𝑣1−𝑑1)(𝑣2−𝑑2)
::𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 (𝑣1,𝑣2)∈𝑈
:::: (𝑣1, 𝑣2)≥(𝑑1, 𝑑2)

==결론==
내용

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:48:14Z

2018test4: /* 게임이론 */

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 게임이론으로 풀어보는 택시합승요금

''' 영문 : ''' Spliting A Taxi Fare Using Game Theory

===과제 팀명===
철인 Taxi Sahring
===지도교수===
이승재 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 교통공학과 2013XXX0** 원종인(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2012XXX0** 권범철

==연구방향==

연구배경
*국토교통부에서 발표한 자료에 의하면 출근시간대와 야간시간에 택시수요가 집중됨
*이에 따른 승차난 문제가 해결되지 않은 실정
*이에 대한 해결방법으로 택시합승제가 다시 거론되고 있음
*택시합승제 시행시 요금분쟁여지가 있어 이를 해결하고자 함

연구방향
*게임이론을 통해 합리적인 요금 산정

==게임이론==
*게임이론이란?
**경쟁상대의 반응을 고려하여 최적의 의사결정을 돕는 경제학, 수학 이론
**게임의 주체인 경기자, 그리고 게임을 통해 얻게되는 보수, 그 보수를 얻기위한 전략 3가지 요소로 구성
**구속력있는 계약의 유무에 따라 협조와 비협조게임으로 나뉨

*적용
**경기자 : 기사, 승객집단
**보수 : 요금, 시간
**전략 : 동의, 거절
**게임 : 협조적 게임

*내쉬 바게닝 솔루션(Nash Bargaining Solution)
**경기자의 효용함수와 합의결렬지점을 통해 해를 구하는 방법
**합의결렬지점보다 큰 효용을 갖으면서 목적함수가 최대가되는 값을 찾는 것

::플레이어 𝑖 가 𝑋∪{𝐷} 상의 한 효용함수 𝑢_𝑖 가 나타내는 선호를 가진다고 가정했을 때, 가능한 보수의 집합을 다음과 같이 정의할 수 있다.
::
:::: 𝑈={(𝑣1,𝑣2) | 𝑢_1 (𝑥)=𝑣1, 𝑢2 (𝑥)=𝑣2 , x∈𝑋}
:::: D=(𝑢1 (𝑑), 𝑢2 (𝑑))
::
::협상문제는 (U, d)의 쌍이며 U ⊂ R2 , d ∈ U이다. U는 convex & compact set이다.
::v ∈ U 이며 v > d (즉, vi > di )를 만족한다.
::모든 가능한 협상 문제의 집합을 B라고 했을 때,협상의 해는 f : B → U 함수이다.

::We say that a pair of payoffs (𝑣1*,𝑣2*) is a Nash Bargaining Solution if it solves the following optimization problem:
::max(𝑣1, 𝑣2 )⁡ (𝑣1−𝑑1)(𝑣2−𝑑2)
::𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 (𝑣1,𝑣2)∈𝑈
:::: (𝑣1, 𝑣2)≥(𝑑1, 𝑑2)

==결론==
내용

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:47:54Z

2018test4: /* 게임이론 */

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 게임이론으로 풀어보는 택시합승요금

''' 영문 : ''' Spliting A Taxi Fare Using Game Theory

===과제 팀명===
철인 Taxi Sahring
===지도교수===
이승재 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 교통공학과 2013XXX0** 원종인(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2012XXX0** 권범철

==연구방향==

연구배경
*국토교통부에서 발표한 자료에 의하면 출근시간대와 야간시간에 택시수요가 집중됨
*이에 따른 승차난 문제가 해결되지 않은 실정
*이에 대한 해결방법으로 택시합승제가 다시 거론되고 있음
*택시합승제 시행시 요금분쟁여지가 있어 이를 해결하고자 함

연구방향
*게임이론을 통해 합리적인 요금 산정

==게임이론==
*게임이론이란?
**경쟁상대의 반응을 고려하여 최적의 의사결정을 돕는 경제학, 수학 이론
**게임의 주체인 경기자, 그리고 게임을 통해 얻게되는 보수, 그 보수를 얻기위한 전략 3가지 요소로 구성
**구속력있는 계약의 유무에 따라 협조와 비협조게임으로 나뉨

*적용
**경기자 : 기사, 승객집단
**보수 : 요금, 시간
**전략 : 동의, 거절
**게임 : 협조적 게임

*내쉬 바게닝 솔루션(Nash Bargaining Solution)
**경기자의 효용함수와 합의결렬지점을 통해 해를 구하는 방법
**합의결렬지점보다 큰 효용을 갖으면서 목적함수가 최대가되는 값을 찾는 것

::플레이어 𝑖 가 𝑋∪{𝐷} 상의 한 효용함수 𝑢_𝑖 가 나타내는 선호를 가진다고 가정했을 때, 가능한 보수의 집합을 다음과 같이 정의할 수 있다.
::
:::: 𝑈={(𝑣1,𝑣2) | 𝑢_1 (𝑥)=𝑣1, 𝑢2 (𝑥)=𝑣2 , x∈𝑋}
:::: D=(𝑢1 (𝑑), 𝑢2 (𝑑))
::
::협상문제는 (U, d)의 쌍이며 U ⊂ R2 , d ∈ U이다. U는 convex & compact set이다.
::v ∈ U 이며 v > d (즉, vi > di )를 만족한다.
::모든 가능한 협상 문제의 집합을 B라고 했을 때,협상의 해는 f : B → U 함수이다.

::We say that a pair of payoffs (𝑣1*,𝑣2*) is a Nash Bargaining Solution if it solves the following optimization problem:
::max(𝑣1, 𝑣2 )⁡ (𝑣1−𝑑1)(𝑣2−𝑑2)
::𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 (𝑣1,𝑣2)∈𝑈
:::::::::: (𝑣1, 𝑣2)≥(𝑑1, 𝑑2)

==결론==
내용

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:46:35Z

2018test4: /* 본론 */

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 게임이론으로 풀어보는 택시합승요금

''' 영문 : ''' Spliting A Taxi Fare Using Game Theory

===과제 팀명===
철인 Taxi Sahring
===지도교수===
이승재 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 교통공학과 2013XXX0** 원종인(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2012XXX0** 권범철

==연구방향==

연구배경
*국토교통부에서 발표한 자료에 의하면 출근시간대와 야간시간에 택시수요가 집중됨
*이에 따른 승차난 문제가 해결되지 않은 실정
*이에 대한 해결방법으로 택시합승제가 다시 거론되고 있음
*택시합승제 시행시 요금분쟁여지가 있어 이를 해결하고자 함

연구방향
*게임이론을 통해 합리적인 요금 산정

==게임이론==
*게임이론이란?
**경쟁상대의 반응을 고려하여 최적의 의사결정을 돕는 경제학, 수학 이론
**게임의 주체인 경기자, 그리고 게임을 통해 얻게되는 보수, 그 보수를 얻기위한 전략 3가지 요소로 구성
**구속력있는 계약의 유무에 따라 협조와 비협조게임으로 나뉨

*적용
**경기자 : 기사, 승객집단
**보수 : 요금, 시간
**전략 : 동의, 거절
**게임 : 협조적 게임

*내쉬 바게닝 솔루션(Nash Bargaining Solution)
**경기자의 효용함수와 합의결렬지점을 통해 해를 구하는 방법
**합의결렬지점보다 큰 효용을 갖으면서 목적함수가 최대가되는 값을 찾는 것

::플레이어 𝑖 가 𝑋∪{𝐷} 상의 한 효용함수 𝑢_𝑖 가 나타내는 선호를 가진다고 가정했을 때, 가능한 보수의 집합을 다음과 같이 정의할 수 있다.
::
:::: 𝑈={(𝑣1,𝑣2) | 𝑢_1 (𝑥)=𝑣1, 𝑢2 (𝑥)=𝑣2 , x∈𝑋}
:::: D=(𝑢1 (𝑑), 𝑢2 (𝑑))
::
::협상문제는 (U, d)의 쌍이며 U ⊂ R2 , d ∈ U이다. U는 convex & compact set이다.
::v ∈ U 이며 v > d (즉, vi > di )를 만족한다.
::모든 가능한 협상 문제의 집합을 B라고 했을 때,협상의 해는 f : B → U 함수이다.

::We say that a pair of payoffs (𝑣_1^∗,𝑣_2^∗) is a Nash Bargaining Solution if it solves the following optimization problem:
::max(𝑣1, 𝑣2 )⁡ (𝑣1−𝑑1)(𝑣2−𝑑2)
::𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 (𝑣1,𝑣2)∈𝑈
:::::::::: (𝑣1, 𝑣2)≥(𝑑_1, 𝑑_2)

==결론==
내용

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:33:22Z

2018test4: /* 연구방향 */

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:33:11Z

2018test4: /* 연구배경 */

철인Taxi Sharing

2018-06-28T14:31:15Z

2018test4: /* 서론 */

철인Taxi Sharing

2018-06-28T13:18:23Z

2018test4: /* 기술개발 과제 */