随着智能手机的普及和“互联网+”的迅速发展,网约车应运而生并迅速被广大乘客认可。平台对网约车的调度直接影响平台、司机的收入和乘客的体验,但现有的调度研究很少能同时兼顾三者利益,本文探索兼顾三者关注点的调度方法。首先,本文对当前网约车市场研究的现状进行综述,分析出当前尚未解决的问题,并提出解决问题的相应方法;其次,通过分析网约车行业的运营模式,并与传统出租车行业进行了对比研究,总结了网约车行业的特征;第三,结合网约车行业的特点和优势,从网约车平台、司机、乘客三者角度分别分析了影响网约车调度模型的因素,归纳出三者各自的关注点,总结分析了三者利益相同点和矛盾点;第四,在上述分析基础上,先构建了一种以平台利润、司机收入和乘客候车时间的多目标优化的指派模型,再将多目标函数规范化将模型转化为单目标,并在全局效益最优的前提下,设计动态的补贴模型以补贴乘客或司机个体利益受损的情况,提高司机与乘客的积极性以及车辆调度的效果,最后应用匈牙利算法进行求解,并与贪心算法、全局搜索算法进行了比对分析;第五,本文模型求解时采用虚拟人（车）方法将不平衡指派问题转换为标准指派问题,通过权重系数来平衡平台、司机和乘客三者的利益,实验结果表明本文模型能在一定程度上减少总空驶距离。匈牙利算法相比贪心算法和全局搜索算法,能更大程度的减小平台方的代价和司机的成本。通过分析不同权重下司机效益与乘客时间的实验结果对比得出:当过度考虑乘客满意度时,车辆的匹配效果会降低;适当降低乘客的公平性与体验感的权重,提高司机的效益性权重则会增加网约车平台和司机的收入,调度效果也更加友好。最后,总结了全文研究内容,展望了未来需要进一步深入研究的方向。本文所提出的网约车调度方法,同时兼顾了平台总体收益、司机个人收和乘客体验,实验验证了该方法的有效性,为网约车调度提供了新的思路,有利于挖掘网约车行业的潜力。