随着我国经济的发展和交通基础设施的不断完善,旅客出行需求日趋多元化,对出行效率、成本、舒适性等方面的要求越来越高。在航空和高铁共存的中长途客运系统中,旅客面临单一直达出行和组合出行等多方式,但往往需要耗费一定的时间和资源才能从复杂的交通网络中选择出最适合自己的出行方式及路径,实现多目标协同。为解决中长途旅客出行规划困难、规划方案个性化不足等问题,给旅客提供更加针对性和精确化的出行方案,本文以旅客效用最大化为目标,对中长途旅客的出行最优策略进行研究,主要研究工作如下:首先,对旅客的中长途出行选择行为进行深入分析。将旅客出行方式划分为城市间出行方式以及城市内部换乘方式两部分展开分析,同时通过文献研究和专家咨询法,系统地对旅客出行选择行为的影响因素进行分析及精炼,采用定性定量相结合的研究方法,提取出行费用、出行时间、出行舒适性、出行方便性以及出行可靠性5个关键影响因素;为解决影响因素量纲不一致的问题,对于舒适性、方便性和可靠性等定性指标采用时间方式量化,以旅客平均疲劳恢复时间衡量舒适性,以程前时间、换乘交通时间、固定流程时间以及换乘等待时间的叠加值衡量方便性,以交通方式的平均延误时间衡量可靠性,并借助旅客时间价值将其转化为广义费用,为后文出行效用模型的构建奠定基础。其次,建立中长途客运空铁复合超网络模型。基于复杂网络理论和超网络理论,以高铁站和机场所在城市为节点,对存在直达航班或者高铁的两节点连边,构建航空子网络、高铁子网络以及换乘网络三个网络;航空子网和高铁子网在换乘网络的连接下形成中长途客运网络,本文将其定义为空铁复合超网络,并借助Gephi等软件绘制空铁复合超网络拓扑结构图,作为后文出行效用模型求解的网络基础。然后,构建中长途旅客出行效用模型并设计求解算法。基于量化后的影响因素,引入影响因素的权重系数,通过线性加权法将多目标规划转化为单目标规划问题,构建时间敏感型和价格敏感型旅客的出行效用函数,并利用层次分析法确定各影响因素的权重系数;基于构建的空铁复合超网络模型,采用深度遍历搜索算法以及Dijkstra最短路算法,设计用于模型求解的路径搜索算法。最后,选取“天津-成都”和“北京-广州”两个典型城市对进行算例分析,验证模型与算法的可行性与有效性。基于Python爬取到的高铁、民航实际运营数据,进行模型求解,得到时间敏感型和价格敏感型旅客不同出行方式下的最优出行方案,从而证明本文的实际应用价值。