本研究的目的是深入理解团队多日休闲出行的行为机理和时空模式,探索多日休闲出行行为与个体因素和环境因素之间的影响关系,进而实现对休闲出行宏观效应的量化分析。现有关于休闲出行的研究多注重于对宏观现象的描述性阐述,而缺乏对出行个体微观行为特征的量化分析。不足以为相关产业的发展提供系统性地指导。本研究提出采用基于智能体的仿真模拟方法,构建了以个体休闲出行线路组织为基础的模拟模型,通过出行个体行为规则的制定反映休闲出行系统的宏观分布特征和微观出行规律。本研究提出了一套从问卷调查,到微观选择模型构建,再到出行行为规则制定的一套完整的模型构建方法,并探索了模型有效性验证和仿真结果分析的方法,证实了基于智能体仿真模拟模型的应用价值。仿真模型的构建不仅能在一定程度上解释多日休闲出行的行为机理,也能够为多种场景下的休闲旅游业发展和交通设施规划提供参考依据。基于能够反映出行团队属性和出行路径信息的问卷调查数据,建立了多日休闲出行行为的目的地选择模型、出行时长选择模型和交通方式选择模型,对出行团队进行出行活动组织的影响因素进行分析。结果表明,除客观环境条件外,团队中身体机能较弱的老人和儿童会对团队出行选择结果产生较为显著的影响。基于休闲出行的效用最大化原理,构建了反映团队出行安排的数学模型,并结合出行团队行为选择模型及客观交通环境属性和出行目的地属性,建立了基于智能体的仿真模型。依据仿真模型的构建机理,提出了仿真中虚拟出行团队行程安排结果的求解方法。综合运用政府统计数据、社交网络数据和部分问卷数据对基于智能体仿真模型的有效性进行了验证。充分发挥不同数据的优势,利用政府统计数据对仿真结果的宏观分布进行验证;利用社交网络数据对仿真结果的目的地转移特征进行验证;利用部分问卷数据对分团队的出行行为进行验证。从多个维度证实了仿真模型能够较好地还原团队休闲出行的时空行为特性。对仿真模型的仿真结果进行了多个维度的探索。应用图论中的社区发现算法对休闲出行网络中的频繁转移子网络进行划分,得到了14个可实现旅游资源空间协作的旅游圈。通过Page Rank算法、初始到达率、转移到达率对目的地城市休闲旅游业的发展特征进行了分析。对高铁线路的影响、休闲出行空间溢出效应和旅游资源空间协作效用进行了量化分析,证实了仿真模型的应用价值。