出租车是城市地区最受欢迎的交通工具之一,因为它给乘客提供了很大的出行便利。但是出租车服务的不同获取方式都有较为严重的缺点,例如等待时间不确定、容易增添交通阻塞、只能在固定地点提供服务、预定方式需要较高的价格等。如今通过通过网络预约的共享车辆服务克服了传统出租车服务的诸多弊端,给乘客提供了更加便捷的出行服务,是一种很有前景并已经受到大众欢迎的交通服务模式。相比传统的出租车服务,该新型的出行服务模式以更便宜的价格和更好的便捷性受到人们的青睐。此外,这种出行服务模式可以减少能源消耗、环境污染和交通拥堵等问题。当前在共享车辆服务领域应用的各种车辆调度算法存在着很大的不足,这阻碍了该新型出行服务模式的进一步发展。当前各种车辆调度算法的不足主要包括:调度方案不稳定;计算量过大,无法及时响应乘客的请求;需要部署大量设备,部署和维护成本太大等。本文主要研究适用于共享车辆网络的无共乘和有共乘两种场景下的车辆调度算法。本文提出使用订单费来求得最优调度方案并保证方案稳定。为了求得合适的订单费,本文针对无共乘的车辆调度问题提出了一种类似于拍卖机制的新型分布式算法。分布式算法通过所有乘客不断地提高车辆接送他们的成本,每辆车随后选择收益最大的乘客发出服务请求,重复上诉步骤直到没有乘客被多于1辆车请求服务,最终得到最优的车辆调度方案。本文证明了该分布式算法的稳定性和最优性。仿真结果表明该分布式算法以较快的速度地收敛到稳定状态,并且只要参数设置合理,就能以极大的概率求得最大社会效益,或者得到社会效益和最优解相差很少。此外,本文对分布式算法进行拓展,并结合穷举法,设计出一种分布式共乘算法运用到有共乘的车辆调度问题。通过仿真,本文发现分布式共乘算法虽然不能求得最优车辆调度方案,但是相比于求最优解,分布式共乘算法可以大大加快求解速度,并且该算法求得的社会效益处于一个可以被接受的范围。对于无共乘和有共乘两种场景的车辆调度问题,本文设计的算法都易于实现,并且可以大大减轻中心服务器的工作量,从而提高了系统对乘客的请求的响应速度。