近年来随着移动互联网技术迅猛发展,基于网约车平台的共乘拼车模式正逐渐流行。该模式将具有相似出行路线的乘客匹配在一起,指派一辆网约车接送乘客到达各自目的地。这种共享出行方式不仅为乘客提供了较低成本的个性化出行服务,而且能够有效提高车辆利用率,缓解城市交通拥堵和减少环境污染。机场作为城市重要的交通枢纽,具有位置偏远、客流量大和地面交通成本高等特点,是共乘拼车模式的重要应用场景之一。当前携程、去哪儿和铁航热线等航旅公司都提供了基于网约车平台的共乘拼车服务。然而通过实地调研发现,现场调度员仅根据已经到达乘客订单信息,依赖个人经验制定乘客之间的拼车匹配方案,导致乘客在机场拼车服务点等待时间长、网约车绕路路程成本高和平台收益不佳等突出问题,严重制约着共乘拼车模式的持续发展。因此目前急需针对机场共乘拼车场景特征,研究提出智能的拼车匹配策略和相应的网约车路径规划算法。针对上述问题,本文在对某机场拼车平台实际运营数据分析基础上,通过文献研究提出了前瞻式动态拼车匹配策略,建立近似最优的确定性模型,并基于差分进化算法开发了相应的网约车路径规划启发式算法。论文主要工作为:(1)提出了前瞻式动态拼车匹配策略。该策略将已经到达和未到达乘客的订单信息联合考虑,从而能有效降低乘客等待时间和网约车路程成本。(2)建立了将乘客匹配与车辆路径规划联合考虑的二阶段随机规划模型。针对模型中乘客随机到达状态空间过大的问题,提出了针对乘客到达时间贝叶斯更新的近似最优确定性优化模型,从而显著提高了问题的求解速度;(3)针对机场拼车路径规划的特征,开发了基于差分进化的智能启发式算法。(4)利用成都双流国际机场某拼车平台的实际运营数据,建立仿真实验平台,验证上述匹配策略、模型和算法的有效性和计算性能,并进行相关因素的敏感性分析。本文研究成果不仅可应用于机场等城市交通枢纽的拼车场景,还可以应用于快递,餐饮外卖和新零售配送领域的订单分配,具有重要的社会经济与环境价值。