共乘和单程式汽车共享,作为基于汽车的两种主要共享出行模式,在我国正处在探索与发展阶段。伴随着商业化尝试,一系列运营问题突显,导致系统服务水平不高,进而造成用户满意度降低。在此背景下,如何针对现有基于汽车的共享出行系统运营面临的突出问题,通过构建科学的共享出行系统,制定优化的运营方案,提升系统的服务水平,进而增加用户的使用黏性,使基于汽车的共享出行服务得以可持续良性发展,是当前亟待解决的一个重要研究课题。本文针对基于汽车的共享出行匹配和车辆调度优化问题进行了选题研究。论文以系统优化理论为基础,综合运用运筹学和概率论等多学科方法,通过系统分析与仿真模拟相结合、定性定量相结合,重点对共乘出行费用评估不准确、动态私家共乘的用户体验缺失以及单程式汽车共享系统的车辆配置失衡等问题进行深入研究。本文对基于汽车的共享出行匹配和车辆调度问题的具体研究内容和创新点概括如下:(1)提出了一个考虑行程时间不确定性的静态私家车共乘模型。共乘是指将具有相似出行需求的乘客安排到同一辆车上完成出行的一种出行方式,共乘可以有效减少机动车交通量,是缓解交通拥堵的有效手段。由于实际路网上车辆的行程时间具有不确定性,这可能导致已有确定性的共乘出行系统给出无效的出行匹配,不仅降低了共乘出行体验,还降低了共乘出行的效果。本文假设出行者的行程时间服从一个具有下界的一般性随机分布,提出了行程时间不确定条件下的共乘出行问题;设计了自驾和共乘出行的广义出行成本函数,并分析了其函数性质;给出了行程时间不确定环境下自驾和共乘出行的最优出发时间,构建了考虑共乘匹配数最多与系统总出行成本最小两个目标的随机共乘模型。数值结果表明考虑行程时间不确定性的共乘出行优化模型比传统确定性模型能够更好地实现共乘出行匹配。(2)构建了一个考虑用户体验的动态私家车共乘决策框架。动态私家车共乘系统是一种新兴的智能出行系统,它通过实时动态地将司机和乘客进行匹配,达到有效整合路网运力资源、缓解交通拥堵和减少环境污染的目的。用户体验的优劣对动态私家车共乘系统的可持续发展至关重要,传统的系统设计只重视运行效率,而忽略了用户体验。为此,本文通过引入实时反馈、优先权分配以及不动匹配对移除等机制,提出了一个考虑用户体验的动态共乘系统。通过数值算例将提出的动态共乘系统与传统系统进行了对比。结果表明,本文提出的系统可以大幅度缩短用户的等待时间,改善用户体验,同时有效地提高系统的运行效率。(3)提出了一个考虑共乘出行的单程式汽车共享系统。单程式汽车共享可以有效地减少汽车总数量,从而减少汽车的道路占用、停车场等面积,也是缓解交通拥堵的有效手段。由于用户出行需求具有潮汐性和不均衡性,导致站点间车辆配置失衡。本文通过引入共乘出行,提出了一个综合基于用户和基于运营商的新型车辆调度方案,并构建了一个混合整数规划模型来协同优化车辆调度和共乘匹配,同时设计了基于自适应多样性控制的混合遗传搜索(Hybrid genetic search with adaptive diversity control,简称HGSADC)的算法求解该NP难问题。数值算例结果表明,所设计算法可以在可接受的时间内获得较高质量的解;无论是运营商,还是用户,均能从该系统中获利。本文通过理论证明和数值实验的方法,深入研究了共乘出行费用评估不准确、动态私家共乘的用户体验缺失以及单程式汽车共享系统的车辆配置失衡等问题,并给出了相应了解决方案,取得了一些创新成果。本文的研究对建立与完善基于汽车的共享出行系统的理论体系具有重要的理论参考价值。