一、选题背景和意义：
随着中国经济的快速发展以及城市化进程的加快，机动车保有量不断增多，城市拥堵，特别是高峰时段的拥堵日益严重。为了缓解交通拥堵，仅靠大力建设基础设施增加交通供给，很难缓解日益严峻的供需矛盾，反而可能产生更多的需求，加重拥堵程度。需要科学有效的管理手段，利用好现有交通基础设施，合理调节交通流的时空分布，使城市交通供给与需求能够更加平衡的发展。为了实现这一目标，除了应该加大力度进行基础设施建设外，还需要深入地研究整个交通网络分配理论。
现有关于交通分配模型的研究大多数都是基于静态交通分配模型，而且这些模型都假定出行者在单次出行过程中只使用一种交通方式就能到达目的地，也就是研究对象是单一出行模式，并没有考虑交通方式之间的换乘问题。然而在MaaS（Mobility as a Service，出行即服务）背景下，多模式出行日益成为出行的主流选择。现阶段,我国城市道路网络中多模式交通混合行驶的状况占多数，且受经济发展水平的限制,在今后一段时间内将长期存在。因此，采用单一的交通模式来描述实际交通运行是过于理想化的。
受限于交通数据的采集能力与计算机的运行能力等，传统的交通模型立足于宏观与中观模型的研究，仅能反映静态的OD出行需求与交通分布，不能反映交通行为的时段性与动态性。而基于多智能体的交通仿真模型，可充分利用动态性数据的特点，实现各个独立出行者(智能体)在特定时段内的交通行为仿真。结合现代高性能计算机的使用，可在超大范围内构建具有时段性与动态性的精细化交通模型。
基于上面的分析，无论是从理论研究的角度出发，还是从管理规划的实践角度出发，建立更为准确地描述出行路径和出行模式选择行为的城市多模式交通分配模型是十分必要和迫切的。
二、课题关键问题及难点：
- 实现一次出行中可以组合使用多种交通方式的交通仿真。MaaS的一大特点即是多模式出行，区别于一次出行过程只使用一种交通方式的单一出行模式，本课题需要利用MATSim实现多模式出行仿真。
- 研究相关策略（如出行费用定价）对多模式交通网络状态的影响。出行费用对出行者的路径选择有重要影响，费用同时也是MaaS的另一重要因素。
三、文献综述（或调研报告）：
多模式交通分配研究：
国内外学者在多模式交通分配问题取得一些研究成果。早在1978年，Florian等人[1]研究了两种模式下的交通网络流量分配问题。1992年，Lam[2]针对多模式交通网络提出了出行分布-交通分配的组合模型，并将Frank-Wolfe法和Evans算法作了对比。2004年，Hong等人[3]基于SAM网络结构，构建三层nested logit (NL)选择模型来描述多模式网络, NL模型克服了标准logit模型独立性劣势,实现了多模式交通流量分配。2013年，Kitthamkesorn等人[4]为了描述交通分配中交通路径重叠现象，选择cross nest-logit模型表述用户路径选择行为; NL模型描述交通方式选择模型，有助于表达不同模式的相关性。
秦焕美[5]通过调查而得到的数据,从行为选择的角度考虑，并采用最优尺度分析法对不同的年龄,性别，收入和职业群体进行了意愿调查，并分析了出行费用，出行时间，出发地和目的地等这些因素对换乘行为所产生的影响，并建立了考虑出行偏好的选择行为模型。易昆南和于菲菲[6]建立了公交车和小汽车之间的换乘模型，但是并没有考虑当小汽车和公交车行驶在同一条道路上时所产生的相互影响。概括起来，多模式交通分配通常采用logit或者延伸logit模型。
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