随着时代的发展与社会水平的提升,交通规划的重心从关注土地利用交通设施布局慢慢转向区域、城市、出行者相互关联,时空可达性作为衡量交通系统的重要指标,将其体系进行完善具有重要意义。然而现有的时空可达性模型并不能满足人们的需求,如缺少未综合考虑分布在出行路线中的多个兴趣点开放时间和所需时间的。本文针对这一问题,构建一种时空约束的兴趣点可达性模型,通过多个兴趣点的综合约束,帮助人们做出更好的出行规划。本文将兴趣点的开放时间、所需时间以及成本总时间作为约束条件,构建时空约束的兴趣点可达性模型,并利用交替方向乘子法,在Pycharm运行平台,使用python语言对模型进行求解,形成了具有通用性的、充分考虑兴趣点约束的时空可达性模型,并将其对北京欢乐谷的游行路线进行规划。论文的主要研究内容与创新点如下:(1)对现有的时空可达性研究进行了分析,并总结时空可达性方法存在的缺陷:(1)度量方法中,只考虑单一出行模式,但实际出行中存在不同代步工具的换乘,应当考虑公交-地铁,汽车-公交等换乘情况;(2)方法的前提是假设区域内个体差异很小,忽略了地域不同个体的差异性;(3)不适用于交通不发达的小型城镇区域;(4)对最后一公里问题未提出有效的解决策略;(5)只关注起点到终点,忽略路径中的兴趣点先后分配最优问题。并针对第(5)点缺陷,提出解决方案,即时空约束的兴趣点可达性模型。(2)为了解决问题,本文构建了时空约束的兴趣点可达性模型,考虑多个兴趣点开放时间与消耗时间的同时综合考虑时间约束,克服传统模型对兴趣点先后分配问题的忽略,在模型中结合时间状态网络,采用三维网络结构,模拟出行者的出行位置和出行者选择路径因兴趣点需求的变化而变化。此模型可以帮助规划个人出行,提高在出行过程中的体验感,且具有很高的适用性和实用性。(3)在时空可达性模型中引入交替方向乘子法,此算法能更好的解决对偶性问题,且具有一定的收敛性,对现有的时空可达性模型求最优解的算法进行了优化,并利用python3.0对算法进行动态编程,使算法变得更加简洁。