随着国民经济的快速发展,旅游逐渐成为人们休闲娱乐的主要选择之一,由于人们收入水平的不断提高、国内小长假制度的改革以及城际和城市内交通的快速发展,人们参与旅游活动的自主意识不断增强,人们在旅游目的地城市的游览方式也日趋多元化。旅游高峰期大量旅游人口的涌入给城市内的交通带来了巨大的压力。为了合理化各交通方式的客流分担率,缓解旅游客流给城市交通系统造成的负面影响,同时提高轨道交通服务水平,改善游客出行质量和出行效率,考虑根据游客的出行需求特征设计轨道交通旅游票卡产品,它是一种为旅游游览的乘客提供的带有激励性质的优惠票。为此,本文在剖析旅游休闲类乘客的出行方式选择影响要素的基础上,建立轨道交通旅游票的定价模型,为轨道交通旅游票政策的施行提供较为科学的依据。首先,本文介绍国内外旅游票政策的实施情况,如东京、悉尼、巴黎等;分析旅游交通的特性,基于对游客的游览出行方式选择行为调查,分析影响其交通方式选择的因素和对轨道交通旅游票的购买意向。其次,在游客出行方式选择行为调查的基础上,建立轨道交通旅游票定价的双层规划模型,上层规划以轨道交通运营企业的收益最大化为目标,下层规划考虑游客出行的经济性、快速性、舒适性等成本,以游客广义出行费用最小为目标,实现运营企业和游客双方利益平衡的定价方案。第三,阐述常用的双层规划模型求解算法,根据本文模型的特点设计混合粒子群算法的遗传算法进行求解,根据北京市轨道交通现状和旅游出行现状进行参数设置,分析结果,验证模型和算法的有效性。最后,提出城市轨道交通旅游票政策的实施建议,并指出未来的研究方向。