近年来,随着互联网和5G技术的快速发展,网约车成为了人们出行的潮流。网约车服务的诞生弥补了传统出租车服务的不足,为满足乘客的出行需求和提高乘客出行质量做出了巨大贡献。网约车服务的关键问题在于如何高效的分配订单,将车辆与乘客进行匹配。本文以最小化运营成本为目标,考虑了等待时间对成本的影响,将网约车路径规划与订单分配相结合,从即时订单,预测订单再到预订订单一步步递进深入的研究了不同类型的网约车订单分配问题,为提高网约车服务效率和降低运营成本提供了支持。网约车订单分配问题是目前比较流行和困难的组合优化研究问题。本文通过研究车辆与需求之间的关系,构建了车辆—需求虚拟网络。根据需求分析订单分配策略,针对不同类型的订单,构建了网约车路径规划模型和订单分配模型并求解。通过对出行数据的分析,提取OD信息,利用Python在苏福尔斯路网和兰州路网中进行仿真实验,并对结果进行分析。具体工作如下:（1）时间切片与车需虚拟网络构建为了将复杂问题简化,本文采用时间片的方法收集车辆和需求信息,然后处理车辆和需求信息,以便将动态问题转换为静态问题进行研究。通过建立车辆—需求虚拟网络,详细描述刻画了车辆与需求之间的对应关系,辅助建立网约车订单分配模型。（2）网约车路径规划模型和订单分配模型构建为了提高网约车服务效率,车辆需要一条最优路径来完成接送服务,同时需要效率较高的订单分配方式。文章通过构建路径规划模型来对订单分配模型的构建和求解进行辅助。文章针对即时订单、预测订单、预订订单分别构建订单分配模型,利用Floyd算法和Kuhn-Munkras算法来求解路径规划模型和订单分配模型。（3）数据处理和网约车订单分配仿真本文利用Python、QGIS、Openstreetmap等工具从大量原始出行数据中提取OD信息。通过苏福尔斯路的拓扑结构,构建苏福尔斯仿真路网。通过获取兰州市路网信息数据,构建兰州市仿真路网。最后通过仿真试验,验证了订单分配模型及算法的有效性。最后,本文对所做研究进行了总结,并对后续研究进行了展望。