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作者：李得伟;吕佳晰;黄悦;徐恩华;杨瑞霞;戴智丞;
单位：北京交通大学交通运输学院;北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心;中咨高技术咨询中心有限公司;
摘要：城市群一体化进程加速推进，城际出行需求日益增长。为提高旅客出行服务质量、促进绿色出行，研究全面回顾了近10年旅客“门到门”出行路径规划的国内外研究成果。系统分析了单一出行方式和组合出行方式下的路径规划问题建模，归纳总结了最短路径算法、A*算法、Dijkstra算法等路径搜索算法的特点及其适用场景。在出行路径推荐方面，梳理了基于不同数据类型(如问卷数据、历史出行轨迹数据)的路径推荐方法，并详细介绍了人工智能算法，特别是深度学习和强化学习技术在特征提取与推荐模型构建中的应用进展。未来研究应进一步关注多交通方式的智能整合与优化，构建更加精细化的出行服务系统，并推动“端到端”路径规划系统的实现，推动智能交通发展和绿色出行优化。
关键词：出行路径规划;;路径搜索;;路径推荐;;个性化;;出行即服务
基金资助：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022JBQY006,2024YJS081);; 中国铁路北京局集团有限公司科技研究开发计划课题(2023BK01);; 中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(K2022X029)
