地铁票价对乘客换乘行为的影响分析研究文献综述

文献综述（或调研报告）：

1. 公共交通乘客的换乘影响因素

上世纪中期以来，乘客选择行为的研究进入公众视野也被许多国家的专家学者关注，到上个世纪末，乘客选择行为研究逐渐走向成熟。而且国外的研究以模型研究见长。共同的特点就是都认为从乘客选择行为的角度研究客运票价的决定是必要的和可行的。

2009年刘剑锋、孙福亮认为影响城市轨道交通网络乘客出行的影响因素包括旅行时间、票制和票价、换乘方便性和舒适性，并基于上述因素构建了广义费用函数，而且提出了一种基于深度搜索优先和分支界定思想的有效路径搜索算法，并应用实际调查数据对Logit模型的参数进行了标定，提出了具体的算法。高国飞采用非集计模型分析乘客的路径选择问题，将城市轨道交通乘客出行影响因素分为基本因素、换乘因素、其他因素，以基本因素为基础构建原始的模型，然后加减换乘和其他因素，采用改进的MNL路径选择模型进行计算，在有效路径的筛选中，作者选择了最短路搜索算法和基于图的遍历算法，最后验证了模型的可行性和正确性。

2010年四兵峰、毛保华在充分考虑城市轨道交通网络的特有性质的前提下，分析了乘客的出行行为，并构造出广义费用函数，在此基础上提出随机用户平衡的网络配流优化模型，并用连续平均算法求解该模型。

2011年秦志鹏首先分析了影响城市轨道交通乘客出行路径选择的因素，并将乘客分为熟悉型和陌生型，分别构建了综合出行阻抗，利用删除算法和双向搜索算法搜素可行路径，在客流分配阶段，引用了座位需求系数，选择阻抗分层的多路径客流分配模型进行分配计算，具有一定的有效性。刘坤在考虑常有的影响因素的基础上，引入了线路拥挤系数，在最短路常用的算法中，对比分析了Dijkstra算法、遗传算法和蚁群算法的优缺点，最后采用蚁群算法求解网络客流分配模型。高彦云在定义有效路径的过程中增加了换乘次数限制条件，减少了有效路径的条数以及算法的高效性。笔者提出了一种通过确定关键节点的改进枚举算法(BFS算法)来确定有效路径，测算结果表明该算法运行高效、数据占用空间较小，不会遗漏带环网络的有效路径。

2015年张正从仿真的角度出发，对乘客个体的路径生成进行了研究。笔者基于出行数据，运用贝叶斯网络对乘客个体属性进行分类，利用分类回归树构建了乘客个体出行路径随机选择模型，并通过北京城市轨道网络进行实例验证。

2. 地铁票价定价机制

2001年，全允桓基于乘客时间价值模型和交通运量的价格弹性模型，考察运量与票价的关系，根据价格弹性的定义导出价格弹性与票价的函数关系，从而确定最优票价。2003年，闰小勇、牛学勤通过建立概率选择模型，分析了多方式竞争与乘客的出行行为选择对客流量的动态影响，提出了一种城市轨道交通最优票价的计算方法。2005年，陈宽民、罗小强运用模型及经济学的博弈论，研究了城市轨道交通与常规公交之间的动态竞争过程，讨论了在此竞争背景下，轨道交通如何通过合理票价的制定使其票务收入最大化的问题。

2005年，陈义华、车天义、赵良杰等通过对轻轨交通票价理论的分析，根据目标不同建立多个票价模型，并从社会、轨道公司、乘客三者利益出发建立层次分析模型，然后对多个票价模型进行综合指标评定，最终确定轻轨最优票价方案。2007年，陈建华在介绍铁路旅客票价制定的相关理论与方法的基础上，分析了应用双层规划理论来制定铁路旅客票价的优点和该方法的突出优势，并介绍了在求解双层规划模型常用到的基于灵敏度分析的启发式算法。