基于鐵路客票系統MaaS+智能服務平臺的多模式行程規劃方法初步研究

于 澎，張維倫，何 娟，馮 菲，楊 瑿

（1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 電子計算技術研究所，北京 100081；2.中國鐵路網絡有限公司，北京 100081；3.中鐵程科技有限責任公司，北京 100081）

《國際交通百科全書》對出行即服務（MaaS，Mobility as a Service）的具體描述是：“用戶可以通過互聯網或者手機應用程序訪問綜合出行服務平臺，在這里用戶可以瀏覽信息、預定車票和支付，一站式完成購買出行產品或相關服務。這個綜合出行服務平臺不僅整合了多種模式的交通信息和支付方式，還整合了各種交通服務提供商的基礎設施和運營模式”[1]。自2017年出行即服務白皮書[2]正式發表以來，大多數發達國家正在經歷從個人擁有交通工具到綜合交通服務消費模式的轉變，尤其是歐盟成員國正在積極推進公共交通和私有交通深度融合，為旅客提供多種交通模式的便利出行服務。

我國國土面積大，人口眾多，出行需求量大，鐵路運營里程長，高速公路覆蓋廣，私人機動車保有量增大，共享服務模式逐漸被大眾接受，城鎮化率增高，城市交通擁堵及由此造成的環境問題日漸突出。在推進我國現代化進程中，鐵路作為大眾公共交通的主力，將以提升人民幸福感為使命，不斷應用新技術持續推動鐵路自我革新。王同軍闡明中國智能高速鐵路2.0的內涵，明確提出鐵路全領域智能化重點攻關任務和實施路徑，其中在智能運營方面，實現多種交通方式深度融合的MaaS+全行程智能服務，重點研究實現全程暢行規劃、車站數字化接駁引導、車上旅客智能交互等方面[3]。

本文概括國內外關于多種交通模式行程規劃的研究現狀，總結鐵路客票系統對多式聯運的支持及發展規劃，結合中國智能高速鐵路2.0架構，提出基于鐵路客票系統MaaS+智能服務平臺的多模式行程規劃方法框架，針對多模式行程規劃的主要難題，初步探討亟待深入研究的關鍵技術。

1 相關研究綜述

目前，國內已開展了不少MaaS相關研究工作。劉向龍等人結合我國基本國情和交通運輸業發展現狀，分析MaaS與傳統運輸模式的差異，提出由旅客、交通運營商、數據提供商、MaaS服務商和政府部門組成的出行服務體系框架，并分4個階段來發展我國MaaS出行服務體系[4]；李衛波提出抓住疫情防控策略調整和擴大內需戰略機遇，積極部署和推動出行即服務模式的發展，構建統一的全國城市出行即服務平臺，由一家國有企業背景的運輸一體化服務平臺機構作為經營主體，發揮好“搭臺子”作用[5]；汪健雄等人基于中國鐵路客票發售和預訂系統（簡稱：鐵路客票系統）的特點和聯程聯運業務發展現狀，設計了鐵路客票系統MaaS+智能服務平臺，該平臺面向多種交通模式提供智能票務、管理、營銷等功能，以實現多種交通模式的無縫銜接，為一體化客運服務提供支撐[6]。

隨著各國對MaaS概念的接受和實踐推進，面向MaaS的多模式行程規劃研究不斷增多。Aditjandra研究面向MaaS的多模式行程規劃的挑戰與難點，對世界各國的多模式行程規劃系統進行比較研究，例如：所覆蓋的交通模式、提供給用戶的信息、覆蓋的面積、信息展示、行程計算的方法，重點對歐盟主要國家現行的行程規劃系統進行分析，研究認為多模式行程規劃應以地圖展示平臺為核心，整合智能卡技術、實時交通數據、模式智能決策、環境因素和費用計算支付等環節[7]；Georgakis等人設計了啟發式多模式行程規劃方法，將其應用于MaaS4EU項目，在英國曼徹斯特和匈牙利布達佩斯2座城市進行試點應用[8]；Dimokas等人開發了一款智能手機應用程序，實現公共交通與共享汽車相結合的多模式行程規劃方案，并在歐洲的愛丁堡、提契諾州、布魯塞爾等城市或地區得以應用[9]；Liebig等人提出了一個動態規劃路線系統，利用傳感器采集的數據進行交通流量預測，同時對傳感器覆蓋稀疏的區域利用高斯過程回歸方法進行交通流量預測，將預測結果用于指導路線規劃，并在都柏林市進行試驗驗證[10]。

國內對單一交通模式內的路線規劃問題已有較為深入的研究，例如：在鐵路行程規方面，郭根材等人[11]、張霞等人[12]、于澎等人[13]分別利用帕累托最優原理、弗洛伊德算法、人工神經網絡進行旅客中轉換乘方案的計算。但在面向MaaS的多模式行程規劃方面，相關研究尚處于起步階段，關于多模式交通行程規劃研究的文獻資料較少。

2 鐵路客票系統對多式聯運的支持

2.1 多式聯運現狀

我國鐵路在多種交通模式融合發展方面已進行了不少實踐，尤其是在聯程聯運票務服務方面已取得實質性進展。自2012年以來，我國鐵路先后與東方航空、春秋航空、中國民用航空局合作，在鐵路12306互聯網售票系統（簡稱：12306） App上推出空鐵聯運產品，提供旅客“一站式”購買高速鐵路（簡稱：高鐵）、飛機票。2021年，結合瓊州海峽鐵路輪渡業務優化項目，推出公鐵海聯運產品，使旅客能夠在12306 App上購買來往海南的鐵水聯運票，實現火車、輪渡、巴士之間無縫換乘。目前，12306 App已實現一些聯運行程規劃功能，主要是展示出發地、中轉地和目的地之間的高鐵車次與飛機航班時刻信息，自動計算所需中轉時間，基于旅客已選擇的第一段行程，對第二段行程進行篩選，且以旅客選擇為主，智能推薦行程為輔。所使用的多模式交通信息主要來自運輸服務商提供的時刻表信息，尚未結合航班正晚點率、天氣等變動因素，且行程信息展示也沒有結合電子地圖，對旅客缺乏吸引力和互動性。

2.2 發展規劃

關于多模式行程規劃的未來發展規劃，單杏花、朱建軍等人提出構建多式聯運“一張票”，以二維碼為主、多種載體為輔，建立統一的旅客實名制應用賬戶體系，實現民航、鐵路、城市公共交通、軌道交通、 接駁巴士等交通方式的安全無縫對接，實現兼容的電子客票互認與鑒權機制的綜合交通一體化平臺。該平臺以滿足旅客出行需求為目標，將基于運力資源調控生成的靜態方案與基于實時交通數據生成的動態方案相結合，應用綜合交通大數據實現多模式行程路線設計與推薦[14]。

3 多模式行程規劃方法框架

為多式聯運提供全程暢行規劃，以鐵路客票系統MaaS+智能服務平臺為基礎，充分利用鐵路客運服務大數據，整合民航、城市公共交通、軌道交通、租車、共享單車等綠色交通模式的相關數據，實現多種交通模式智能行程規劃，并以直觀易懂的電子地圖形式向旅客展示所規劃的行程路徑。本文設計的多模式行程規劃方法主要劃分為數據收集、信息處理和行程優化3個階段，基本流程如圖1所示。

圖1 多模式行程規劃方法基本流程示意

3.1 數據收集階段

這一階段包括獲取單模式路線、收集交通運營商數據2個主要步驟。

（1） 獲取單模式路線：通過請求運輸服務商、第三方開放服務接口，獲得多種交通模式的路線數據，包括公共交通、火車、飛機、自駕車等各種交通方式的路線數據。通過調用鐵路客票系統MaaS接口，獲得任意兩地間車次時刻、票價、余票等數據；通過調用航空提供商專用接口，獲得航班時刻、正點率、票價等數據；通過調用市政交通平臺接口，獲得地鐵和公交的發車時刻、運行運行狀態等數據；通過調用地圖服務接口、約車平臺服務接口，獲得駕車行駛路線、道路擁堵度、車費等數據。

這種數據收集方式的好處是，既可以充分利用各種交通模式已有的路徑計算解決方案，還能獲取豐富的、實時更新的單模式路線數據，以便實現動態行程規劃。

（2）收集交通運營商數據：利用鐵路客票系統MaaS+智能服務平臺，收集交通運營商提供的相關數據，包括鐵路內/外部運輸資源、信息資源及聯程聯運產品，以及各種交通模式運營動態（如服務時間、路線運營狀態、擁堵指數等）和服務潛力信息。

3.2 信息處理階段

這一階段包括整理單模式路線、處理單模式路線、分析路線地理特征、生成單模式路線OD矩陣4個主要步驟。

（1）整理單模式路線：每個服務商或者第三方接口所提供的路線數據在內容、格式、單位等方面存在差異，為此需要對這些不同來源的路線數據進行規范化處理，將其轉化為具有統一模式的路線數據。每一段單模式路線代表單種運輸模式的路線，對應的路線數據除包含兩點之間的交通方式、距離、時長等信息，還包括與下一段路線相連的換乘點信息，例如：旅客乘坐高鐵到達車站后如何換乘公共交通的相關信息。對于火車、地鐵、公交等帶有停靠站信息的固定路線，無需進一步分解，由一條路線數據記錄表示；而對于沒有既定線路的交通方式，如駕車、騎車、步行等，可以進一步被分解為顆粒度更小的路線，由多條路線數據記錄表示。

（2）處理單模式路線：在利用所有收集到的單模式路線進行行程規劃之前，還需要對所有路線進行去重和排序處理。由于第（1）步調用不同服務接口獲得的路線數據可能會存在重復，需要對所有路線數據進行對比檢查，以剔除重復路線數據，消除數據冗余。同時，應用TOPSIS方法對路線進行多指標綜合評價，生成路線排序，便于旅客依據不同規則對候選路線做出選擇；采用TOPSIS方法進行路線排序，可以應用多種評價指標及靈活調整指標權重，如采用行程時長、換乘次數、到達時間、等候時長和步行距離作為評價指標，對應的權重分別選取0.25、0.2、0.2、0.15和0.2；此外，對于以高鐵、飛機為主的路線，還可將票價作為一項額外的評價指標。

（3）分析路線地理特征：分析路線起點和終點的地理位置，對屬性相似路線進行合并，減少后續步驟的計算量。分析路線起點和終點的地理位置，確定換乘點以及可換乘的交通工具，對路線的換乘點進行標識，例如：火車與地鐵的換乘點、火車與公交的換乘點。

（4）生成單模式路線OD矩陣：調用私有化服務或開源路線計算引擎，計算生成從任意出發地出發、到達目的地的所需時間與距離，并表示為OD矩陣形式，其中行表示出發地，列表示目的地，單元的數值表示出發地至目的地的距離和旅行時間。

3.3 行程優化階段

這一階段包括生成多模式路徑、處理多模式路徑、判別無效路徑、修正無效路徑、剔除低效率路徑、展示多模式路徑6個主要步驟。

（1）生成多模式路徑：以單模式路線數據為基礎，一條多模式路徑是由出發地到目的地之間、先后接續的多條單模式路線的一個組合。如圖2所示，一條由出發地O至目的地D的多模式線路由L1（共享單車）、L2（共享單車）、L3（高鐵）和L4（出租車）4條單模式路線組成。

圖2 多模式路徑構成示例

基于之前生成的單模式路線OD矩陣數據，采用啟發式方法生成不同路徑組合，每種路徑組合為一個可選的規劃方案。目前，生成路徑組合的啟發式方法已經有成熟經驗[15]，啟發式方法將路徑規劃分解為不同的子任務，進行路徑分段組合，還應考慮路線的性質以及前后兩段路線連接點的空間位置因素，以提高路徑組合的計算效率。

（2）處理多模式路徑：對生成的所有多模式路徑進行評估和排序，生成可向旅客推薦的路徑列表；在評估多模式路徑時，除了要考慮路徑周邊環境和旅客偏好等因素，還可考慮MaaS運營商的特定目標和偏好，例如：優先推薦高鐵、地鐵等交通方式；生成推薦路徑列表后，為路徑補充附加信息，例如依據運營商提供的實時數據，補充路徑中各段路線的擁堵指數。

（3） 判別無效路徑：多模式路徑是由多條單模式路線組合而成的，整條路徑應當具有合理、可行的時效性，不存在諸如單模式路線時間無法接續、換乘點等候時間占總耗時比例過大等情形的無效路徑。逐一檢查多模式路徑的總耗時是否合理有效，據此判斷是否為無效路徑。

（4）修正無效路線：使用由鐵路客票系統MaaS+智能服務平臺實時獲取的最新公共交通線路時刻表信息，對步驟（3）中檢測出的無效路線進行修正，例如：依據交通運營商的實時數據對線路耗時進行校正。

（5）剔除低效率路徑：盡管在之前的步驟中去除了部分路線或者路徑組合，此時仍會存在低效率的路徑。例如：在出發地和目的地非常接近的情況下，旅客從火車站步行不到1000 m即可到達公交乘車站，但系統可能會生成旅客使用共享單車來完成此段行程，讓旅客先步行500 m或者更長距離到達共享單車停放點，騎行800 m到達距離公交車站最近的共享單車停放位置，最后再步行400 m到達公交車站。顯而易見，系統所推薦的路線方案比旅客直接從火車站步行到公交車站的路線方案的效率要低得多。因此，設置一組規則來剔除這種低效率路徑，確保系統生成的多模式路徑方案對旅客具有現實意義。

（6）展示多模式路徑：在智能服務平臺中，將修正和精減后的多模式路徑以電子地圖形式進行展示，方便旅客直觀查看系統推薦的可選行程路徑；旅客還可以在電子地圖上放大或縮小顯示換乘點，進一步了解換乘方式等詳細信息。

4 多模式行程規劃的關鍵技術

4.1 多模式行程路徑生成

多模式行程路徑是由空間和時間上先后可接續、且符合旅客偏好設置的多條單模式路線組合而成。系統基于單模式路線OD矩陣直接推算生成的多模式規劃路徑集合往往基數較大，且未考慮旅客實際需求及個人偏好等因素，可能存在較多無效路徑。

為此，根據旅客常規性出行特點，概括出主要交通工具及組合的典型應用場景，例如：綠色出行、乘坐舒適、時間短等特殊需求；將典型應用場景與啟發式路徑生成方法相結合，生成的多模式路徑集合精簡且高效，更貼近旅客實際出行需求。表1中列出旅客出行主要交通工具及組合的典型應用場景。

表1 旅客出行主要交通工具及組合的典型應用場景

4.2 多模式路徑有效性判別

多模式路徑集合中存在著換乘地點不準確、路徑總耗時不合理的路徑，有必要對多模式路徑的有效性進行判別。通過檢查多模式路徑集合中每一條路徑的換乘點和總耗時，對這些無效路徑進行修正，或從集合中刪除。

以總耗時為例，當多模式路徑中包含公共交通路線時，公共交通信息除了包含始發站、終點站之外，還有中間站信息，生成路徑組合時，會生成中間站到終點站的路線子集，即公共交通線路的中間站可能已變為該線路的出發站，導致路徑總耗時不合理。為此，計算多模式路徑中每一段路線的耗時，并累加上換乘等候時間，按照以下規則判斷多模式路徑總耗時是否合理，若滿足，則為不合理。

其中，R是多模式路徑；為開始時間；為公共交通路段之前的各段路線的時間之和；為乘坐公共交通的開始時間；wt為等候時間。

（1）以公共交通換乘點為界，前段路徑的結束時間超過公共交通的發車時間，此路徑為無效路徑；

（2）以公共交通換乘點為界，前段路徑的結束時間累加上等候時間小于公共交通的發車時間，此路徑為無效路徑。

4.3 路徑評估準則

旅客出行需求各自不同，通常會依據經濟實惠、舒適便捷、個人偏好等因素選擇到達目的地的路徑以及乘坐的交通方式。平臺應向旅客推薦快捷、高效的多模式規劃路徑，并方便旅客通過綜合比對、評估、排序來選定最佳行程安排。為此，可為多模式路徑添加若干效能屬性，例如：換乘次數、步行時間、旅行總耗時、費用等，方便旅客依據多種不同評估準則來選取最適合個人出行需求的路徑，例如：最短行程時間、最少步行時間、最少費用花銷等。

此外，采用旅客認可度評估方法，讓旅客填寫調查問卷，對行程規劃路徑進行打分，利用旅客反饋信息對路徑數據進行修正，使得系統生成的多模式行程規劃路徑更符合實際情況。

5 結束語

為推進多種交通模式深度融合，實現旅客出行全程智能服務，依托鐵路客票系統MaaS+智能服務平臺，提出多模式行程規劃方法框架；通過外部接口獲得單模式路線數據，通過智能服務平臺獲取交通運營商動態數據；對單模式路線數據進行規范化處理、去重排序、地理特征分析后，生成單模式路線OD矩陣；在此基礎上，利用啟發式方法生成多模式路徑，并對多模式路徑進行評估排序、無效判別和修正，以及低效路徑剔除后，最終生成多模式路徑推薦方案。該方法的實現有助于擴大鐵路客票系統MaaS+智能服務平臺在綜合交通領域的影響力，加快我國出行即服務模式的發展，為綜合交通出行一體化、智慧出行、客運服務高質量發展提供技術支撐。

本文提出的多模式行程規劃方法尚有許多細節亟待深入研究，后續將對多模式行程規劃方法持續迭代優化，將其盡快實現為鐵路客票系統MaaS+智能服務平臺的新功能。