近年来，共享经济发展十分火热。其中，共享出行的发展规模最大、成熟度最高。拼车，作为共享出行的一种形式，即将车内闲置位置分享给多位乘客，不仅可以提高资源利用率，还可以缓解交通拥堵。目前，在国内网约车新政实施的背景下，新政对规范运力的严格要求使得各大城市的网约车数量出现了一定的下滑。与此同时，大城市上下班高峰期交通拥堵、打车难等现状依旧严峻。基于此，本文专注于拼车问题的研究，致力于缓解上述难点，以更好地发挥共享出行的价值。
　　本文研究的拼车形式表现为乘客之间共享车辆的方式。尽管目前已有大量关于此类拼车问题的研究工作，其大多数在一个较为成熟的框架下进行研究，即聚焦于司机与乘客如何匹配以及相应的车辆路径调度问题来展开，旨在尽量满足乘客需求响应的同时，节省总的行驶路径。在文献综述这一章节，我们对相关研究进行了具体的介绍。本文的研究聚焦在目前较少人研究的，将乘客聚集到同一个站点进行拼车的模式。这种模式克服了传统模式中需要绕路去接乘客的问题。本文针对高峰期密集需求区域，从融入乘客努力这样一个新的视角切入，构建相应优化模型。旨在通过优化，突出在高峰繁忙时段，乘客在拼车系统中的价值。具体来说，希望通过融入乘客努力来提升系统拼车率，起到平衡系统供需的作用。
　　本文的主体分为三个部分。首先，基于较强的研究动机，提出“在拼车过程中融入乘客努力”这一想法，并建立优化模型。动机一方面来自现实生活中的观察，包括传统拼车模式存在的缺点、高峰期密集区域打车难和需求较为聚拢的特征等。另一方面，也受到目前国内外出行平台相继推出的新的拼车模式的启发。具体来说，突破以往司机去乘客指定地点接人的模式，采取乘客与司机在平台设置的某个站点处汇合的方式来进行拼车活动。乘客的努力体现在需要走一段路去到站点并等待一小段时间，然后就可以与其他乘客一起上车来完成拼车活动。这种方式可以缓解传统拼车过程中突出的大量绕路、司机无法精准定位乘客等问题。基于此，本文将具体研究问题转化为如何分配乘客到指定站点，来进行拼车活动，从而达到优化平台利润，满足乘客需求响应及提升乘客满意度的目标。接着，通过具体的分析，我们得到了一系列的结论。其中一个结论在几乎不影响整体收益的同时，大大简化了我们的问题规模。最后，在理论上，我们给出了基于整数规划的近似算法;与此同时，从实际应用角度，我们给出了两种启发式算法并通过计算机仿真验证了这两种算法的有效性。另外，针对模型的特殊情况，我们给予了理论上能保证95％以上近似比率的分配方案。
　　本文的第二块内容基于滴滴公开的成都市网约车数据进行了验证。实验表明，基于我们提出的优化模型和算法，在乘客平均走路距离控制在200米以内的情形下，可以保证平均80％以上的拼车率。而如果乘客在补贴的基础上，愿意走得更远，比如在250米以内，则相应拼车率可以提高到90％。同时，乘客需要付出的额外的等待时间平均大约在3分钟左右，并且每一位乘客最多等待不超过10分钟。
　　本文的第三块内容进一步对模型中的拼车率计算进行了鲁棒性分析，并对启发式算法进行了灵敏度分析。首先，通过对第一块研究中的拼车率计算的一个假设条件(常数等待时间)进行放松，我们总结得到了很好的理论结果，即此假设条件放松后，拼车率的差异控制在一个非常小的范围内。同时，我们就另外一个假设条件(稳态假设)进行了大量重复试验。实验效果同样给予了鲁棒性支持。其次，我们对第一块研究中提到的启发式算法进行了灵敏度分析，分别考虑模型中各个参数指标在一定范围内变化的情况下，算法效果是否具有一定的稳定性。具体参数变化包括区域密度、补贴大小、行程长短、以及平台对拼车的鼓励程度等。仿真结果表明，本文设计的合并算法(启发式算法之一)较贪婪算法具有较高的稳定性。此外，我们还对多个可拓展研究进行了初步阐述。
　　最后，从管理学启示的角度来说，本文提出，在整个服务(拼车)系统中，相较于完全被动得接受服务，乘客可以选择更加活跃，甚至成为服务系统的一部分。通过平台的优化，在系统需求繁忙时起到平衡供需的作用。