在当前汽车产业智能化、网联化、电气化、共享化的趋势下,通过自动驾驶技术、电动汽车技术、物联网技术、共享出行系统的技术融合,实现智能网联电动汽车共享出行系统对于解决当前传统汽车的“交通拥堵、环境污染、事故频发、能源短缺”等问题,提升交通运输系统的安全性、移动性、可达性、环保性具有巨大的潜力。然而,目前技术水平的智能网联汽车共享出行系统的现实应用仍然存在诸多问题,需要进一步研究。鉴于此,本文首先对这种技术融合情况下共享出行系统应用研究的关键问题进行详细的总结和分析,然后对系统中服务车辆设计运行域的确定问题,技术融合情况下共享出行系统的模型表示问题,共享出行系统的规划问题,共享出行系统的运营问题,分别给出了模型表示或优化方法,最后对构建的共享出行系统进行了囊括多个方面的综合实验分析。(1)服务车辆设计运行域的模型表示与复杂度量化为了准确描述和衡量服务车辆的自动驾驶系统在特定时间和特定空间所处于的运行环境,在充分考虑实际道路交通环境的不确定性、复杂性和动态性特征的基础上,提出了一个基于规范空间方法的设计运行域模型表示方法,并研究和推导了基于交通场景的设计运行域驾驶复杂度的量化方法。最后对提出的设计运行域模型表示方法和复杂度分析方法以长春净月国家高新技术产业开发区为研究区域进行了应用验证,将其划分成了五个复杂度水平的设计运行域。(2)技术融合情况下共享出行系统模型表示在引入自动驾驶技术、V2X技术和电动汽车技术后,共享出行系统的多个主要组成部分的属性特征,以及整体的运营过程都将发生变化。而且,在考虑自动驾驶系统设计运行域的情况下,需要增加共享出行系统中服务车辆的运营约束条件。因此,为了准确描述本文考虑的SAE L4智能网联电动汽车共享出行系统,需要对系统中变化的关键属性特征及运营过程进行建模分析。(3)技术融合情况下共享出行系统两阶段规划模型在技术融合情况下共享出行系统模型表示基础上,构建了一个共享出行系统的两阶段规划模型,规划模型阶段1针对无固定车站型管理运营模式共享出行系统存在的系统运营区域内服务车辆时空分布离散和不均衡问题,对共享出行系统的运营区域进行优化设置,以实现系统管理运营复杂度及运营成本与用户效益之间的平衡。规划模型阶段2针对当前电动汽车技术充电时间较长和续航里程较短的问题,对共享出行系统中的充电设施进行优化部署,以实现系统中车辆充电需求和基础建设成本的平衡。然后,根据共享出行系统两阶段规划模型的特点设计了基于NSGA-II的求解算法。最后,对规划模型进行了应用验证,该系统能够满足绝大部分的用户请求,但系统中服务车辆的空驶里程和用户的等待时间都较长。(4)技术融合情况下共享出行系统运营优化模型在智能网联电动汽车共享出行系统构建完成后,针对共享出行系统中用户需求和车辆充电需求的动态性与不确定性特征,考虑两种需求的密切关系,基于整数规划模型提出了一个针对用户需求的服务车辆分配问题,和车辆充电需求的充电站分配问题的联合优化模型,以提高共享出行系统的运营效率。然后,根据系统运营优化模型的特点设计了基于禁忌搜索的求解算法。最后,通过采用系统运营优化模型和未采用系统运营优化模型两种场景下的仿真实验分析发现,在采用需求分配优化模型后系统的用户服务表现和车辆充电表现都得到了明显提升。(5)综合实验分析在智能网联电动汽车共享出行系统的服务车辆自动驾驶系统的设计运行域,模型表示方法,运营范围和充电设施部署规划方案,以及运营优化方案确定后,对共享出行系统进行了综合仿真实验分析。仿真结果说明,服务车辆续航里程,充电设施充电速度,智能网联汽车技术,服务车辆车队规模,和用户需求规模都对系统的用户服务表现和车辆充电运营表现有显著的影响。特别是充电设施充电速度的提升能够有效提升系统的车辆充电运营效率。在环境影响方面,系统中智能网联电动汽车的采用相比传统燃油汽车可实现二氧化碳排放量减少约42.03%,能源消耗量减少约31.34%。最后,共享出行系统的设计运行域复杂度水平为5级时,其每公里的用户使用成本是设计运行域复杂度水平为1级时的约两倍。