随着经济的快速发展,城市机动车保有量持续增加,这进一步导致了路段交通量的增加,使得驾驶员在出行过程中遇到的交通环境越来越复杂,早期以最短路径出行的方式已经无法满足大多数人的出行需求,而且大量的机动车选择最短路径出行会导致最短路径上流量达到瓶颈,造成路段拥堵,含有多条路径的合理路径集的出现在一定程度上缓解了这些问题,但是在合理路径集中,通常考虑的限制因素一般为通行时间,并没有用其他因素进行限制,且人们在出行的过程中一般会选择最短路径出行,所以利用数据研究路径集中路径的搜索因素及规则,以及路径集生成过程中的约束条件,对合理生成路径集有着重要的作用,且生成算法能够为驾驶员提供更加合适的建议路线。本文首先对三种不同路径集进行了概述,分别为最短路径集、合理路径集及经验路径集,因为这三种路径集同属于广义路径集,故接下来对路径集生成过程中所涉及的人、车、路及其他因素进行了分析,进而从三种路径集的适用性入手及本文GPS数据的特性确定了本文研究的路径集。接着,重点研究了路径集生成的算法,本文利用GPS数据具有数据量大及精确性高的特性,首先从大范围上对大量西安出租车GPS数进行了GIS可视化,并初步分析了出租车GPS数据轨迹的一些经验规律,如路径的选择主要为城市的主路网框架,为后续的研究做下铺垫,然后通过GPS数据的记录特性,文章选取了9对OD进行了OD对之间的轨迹可视化,并分析了它们之间的通行时间和通过的主要节点数差异,以及各种节点的平均通行时间。最后对路径集生成因素进行了确定,主要为包含道路等级和节点类型的路径搜索因素及包含通行时间、节点数量和路径条数的路径集生成约束因素,再通过路径选择的过程进行了静态条件下的路径集生成算法确定。最后,文章对基于GPS数据研究的路径集生成算法进行了校核,选取了都市之门和南二环东段长安大学作为起讫点,校核结果表明,新的路径集生成算法具有很高的准确性,并能够提供额外的合理路径供选择。