近年来人工智能领域的跨越式发展使自动驾驶汽车迎来其发展的黄金高峰期,将促使交通系统更加智能化。共享自动驾驶汽车（Shared Autonomous Vehicle,SAV）是自动驾驶与共享出行理念充分融合的产物,是由运营商控制、旨在为出行者提供公共出行服务的一种新型出行方式。SAV实现商业化是未来交通发展的必然趋势,研究传统出行模式与SAV共存情形下通勤者的出行行为及运营商的最优经营策略具有重要现实意义,将会为相关部门的政策制定提供理论参考和决策依据。首先,在交通系统中引入SAV出行模式,研究SAV与普通汽车共存背景下,SAV公司如何根据运营目标优化经营策略并影响通勤者出行方式选择。分析固定需求和弹性需求下,SAV公司追求系统总成本最小或系统净收益最大和利润最大时的最优经营策略,即SAV票价和容量,进而得到均衡时模式划分情况,SAV最优发车数,系统总成本或系统净收益,以及公司利润等指标。研究发现,SAV公司垄断经营会收取较高的票价,提供容量较小的车型。在系统最优情形下,SAV公司无法获得正利润,需要政府补贴运营。其次,构建Stackelberg三阶段博弈模型,研究在利润最大化的垄断市场或双寡头非合作竞争市场中,政府如何通过SAV容量来调控整个交通系统处于系统最优情形。该问题为双层规划,上层政府确定SAV容量,下层垄断运营商或双寡头运营商确定SAV票价及地铁票价。研究发现,SAV容量对票价制定的影响在一定程度上取决于交通市场的性质,且双寡头市场比垄断市场对出行者及整个社会更有利;还发现两种情形下SAV票价随容量的增加而降低,地铁票价在垄断情形下不随SAV容量变化,在双寡头情形中呈现先下降再上升的趋势。最后,在SAV与地铁双模式交通系统中,构建基于Logit的随机均衡选择模型分析出行者在两种交通方式之间的决策,并研究在三种情形（系统净收益最大、SAV追求利润最大化且地铁由政府运营、地铁追求利润最大化且SAV由政府运营）下的SAV及地铁定价情况及相应模式划分。研究发现,在系统净收益最大化的目标下总出行需求最大,且SAV票价最低,还发现当SAV乘客的单位时间成本减少系数越小或地铁车内拥挤系数越大时出行者越倾向于SAV出行。