由于中国近年来汽车保有量迅速膨胀，因而导致严重的交通、环境、噪声、资源等问题。同时，随着城市化的进程，出租车的保有量越来越难以满足市民们的需求。推行“拼车”出行，是有效利用资源、缓解交通压力的极好方法。据有关报道，邀集多人同乘一辆私家车上下班的“拼车”现象，日前已在江苏、南京悄然升温。其实，“拼车”几年前就在国内的一些城市，特别是交通拥挤的北京、上海、广州出现。当初这种现象被许多人称为互助乘车，广受欢迎。随后各地又兴起了私家车“拼车”。论文通过“拼车”为发展根源，结合我国丰富的私家车资源以及人们上下班搭车的需求，以私家车拼车为研究对象，具有显著的实践研究意义和创造性。通过深入的分析研究，通过研究典型的车辆合乘问题(VRP)以及私家车的特点，为构建一个科学、合理，可操作的私家车“拼车”服务系统提供了一定的算法基础。为目前较为混乱的城市私家车拼车状况，提供了一个很好的规范化、完整化的发展方向和模式，为我国私家车拼车行为的普及以及调整，发挥科学合理的借鉴作用，从而提高交通效率，节约乘客出行成本，减少能源消耗。本文所研究的拼车模型有异于Carpooling和dial-a-ride problems模型，在研究前两者模型的基础上提出了RMP（Ride Match Problem）模型，分别使用两种算法应用于RMP中。一种带有先验知识的聚类方法和一种自适应的插入算法应用于RMP中，在聚类算法中不仅体现了客户的意愿，同时也考虑了数据的不同属性对于聚类的不同影响。本文采用先聚类，将大数据变成小数据之后，在每一个聚类中使用插入算法，最终得到匹配的路径。一种是基于先验矩阵的遗传算法求解RMP。本章使用的遗传算法为基于先验矩阵。在染色体编码中体现了客户组的感念。从而得到匹配的路径，得到最优的解集。论文中对私家车拼车相关问题的研究，在城市交通实践中具有重要的现实意义。科学合理的发展私家车拼车行为，有效的提高其运营的效率，在一定程度上缓解城市交通压力。对于乘客来讲，即能满足便捷、舒适的乘车要求，又能节约出行成本，从而实现双赢的效果。伴随着这种出行方式的普及，可以大大减少能源消耗，改善城市大气污染，具有积极的社会效益和经济效益。