城市交通是支撑城市高速发展的重要保障,出租车作为城市辅助公交系统,是城市交通的重要组成部分。当前城市中出租车之间竞争激励,同时行业受到互联网打车软件的冲击,运营效率较低。对于经验较为欠缺的司机,在空载状态时无法通过自身驾驶经验衡量区域效益选择路径,寻客花费的时间成本较大,如何为出租车司机提供一条效益更高的巡游路径成为研究热点。近年来,随着车载GPS技术的成熟与应用,通过出租车历史GPS数据提取行为信息指导空载出租车巡游的研究越来越多。本文在现有方法的基础上建立一套完整的出租车寻客路径方案确定方法。本文首先总结出租车巡游推荐策略研究成果,在现有研究下,综合考虑载客概率与客源效益量化区域客源效益,结合空间聚类提取寻客推荐区域。基于寻客推荐区域,采用经验路径提取算法,确定出租车到达各备选推荐区域的寻客路径方案。结合到达各推荐点寻客路径方案的时间成本、推荐区域出租车供需情况及路网集散条件等指标,采用随机性与模糊性相结合的云模型对各方案进行综合评价确定最优寻客路径方案,从而形成一套出租车寻客路径方案确定方法体系。研究结果表明,现有研究中直接推荐出租车前往载客热点及效益热点寻客并不是最优推荐策略。载客热点区域客源带来的效益并不一定高,高效益客源并不一定聚集在交通需求较大的区域,既是载客热点又是高效益客源热点才是空载出租车高效益寻客的最佳推荐区域。本文主要内容:第一,通过比较常用的地图匹配方法,选取基于隐式马尔科夫链的地图匹配方法进行GPS点与路网匹配。第二,从驾驶司机角度出发,结合载客概率与客源效益研究出租车寻客推荐区域确定方法。第三,结合寻客推荐区域基于效益最大化构建出租车寻客路径方案确定方法体系,对出租车寻客路径有一定借鉴意义。