一种多模式出行路径推荐方法与装置

本申请公开了一种多模式出行路径推荐方法与装置，涉及交通调度技术领域。该方法包括：获取用户的历史出行数据以及公共交通站点数据；根据公共交通站点数据构建多模式交通超网络图；基于历史出行数据定义用户的出行偏好指标，并利用随机森林模型确定出行偏好指标的偏好占比，以此构建多目标优化函数；基于多模式交通超网络图，利用Double Q‑learning算法迭代进行路径规划直至满足预设迭代次数，并将多目标优化函数作为Double Q‑learning算法的奖励函数对每次迭代进行评估；将得到的路径规划结果作为用户推荐路径。该方法实现了为每个用户个性化推荐交通组合模式出行方式，保证出行过程中用户的出行费用、时间、换乘总成本最低。