伴随着社会经济的高速发展,国内高速公路交通网络在逐步的完善,为货运以及中短途客运做出了重要的贡献,但是在高速公路网络运输中仍存在空载率高的问题,造成了资源的浪费。车辆合乘问题旨在整合车辆及搭乘需求的信息,从整体的角度优化车辆行驶路线,能够有效的降低空载率;另外从环保的角度出发,研究高速公路车辆合乘问题,在降低空载率的同时,也必将会减少在行驶的车辆的数量,减少汽车尾气的排放,这对于治理雾霾、建立资源友好型社会具有重要意义。　　国内外对车辆合乘问题研究大部分都是以城市交通网络为背景,对于高速公路网络环境下的车辆合乘的研究相对较少。与城市交通网络的车辆合乘问题相比,高速公路网络下的车辆合乘具有行驶路程较长、行驶路线和站点相对固定、时间依赖性不强、行驶成本较高等特点,这些特点决定了高速公路车辆合乘研究的特殊性。本文基于高速公路网络独有的特点,提出了高速公路车辆合乘问题的数学模型及算法,并以山东高速公路网络作为背景,对所提的数学模型以及算法进行了实际的验证。本文主要的创新点及贡献如下:　　(1)针对高速公路车辆合乘问题,提出一种遗传算法与基于方向的前推值插入法结合的车辆合乘匹配优化算法。　　本文针对高速公路车辆合乘问题,提出一种遗传算法与基于方向的前推值插入法结合的方法,有效的解决了高速公路车辆合乘匹配及路径优化的问题。利用基于方向的前推值插入法实现遗传算法解的初始化、交叉以及变异操作,并将高速公路网中经常出现的突发事故考虑在内,而且只考虑高速公路网络中连通可靠性低的路段的突发事故概率,在进行路径优化时,将路段的这一概率参数考虑在内,给出更具现实意义的较优路径。实验结果显示该算法可以得到较优的合乘路径解。　　(2)针对带有换乘的高速车辆合乘问题,提出一种基于邻域搜索的蚁群算法。　　本文在基本的高速公路合乘问题的基础上,提出带有换乘的车辆合乘问题,并设计了一种基于邻域搜索的蚁群算法,有效的解决了带有换乘的高速公路车辆合乘问题。首先利用邻域搜索的方法扩大算法的搜索空间,确定新添乘客的起点和终点集合;然后应用蚁群算法获得初步最优路径;最后对路径进行微调。实验结果表明该算法能够将新添的乘客成功的添加到已有的乘客路线当中,并不改变已有的约束条件。　　(3)设计基于山东高速公路网络的原型系统,检验了本文提到的各种算法。　　设计了检验各种算法有效性的原型系统,该原型系统实现了数据的录入、算法功能实现以及路径展示等功能。从系统的角度验证了所设计的算法的有效性,并用直观的方式展示了车辆的行驶路径,这对后续的算法优化等的研究具有重要的借鉴意义。　　本文针对高速公路网络的特点,提出了基本的高速公路车辆合乘问题和带有换乘的高速公路车辆合乘问题,给出了详细的数学模型和具体算法,并结合山东省高速公路实际,设计了相应的原型系统,验证了数学模型的合理性以及算法的有效性。