随着我国汽车保有量的逐渐上升,交通拥堵,环境污染等问题成为城市治理的难题。为了满足车辆的停车需求而修建的停车位占用了大量土地资源,但仍然不能解决停车难的问题。而拥有车辆的人群,其汽车使用率却并不高,大量的汽车资源闲置是对资源极大的浪费。共享汽车的出现为解决以上问题提供了新的思路。共享汽车以使用权分享为主要特征,用户只享有使用权,不拥有所有权,可以有效对资源进行利用。它不仅能够满足人们对于多样化出行方式的需求,也能够缓解城市路面交通压力、改善交通拥堵情况。然而,我国的共享汽车产业起步比较晚,目前还存在诸多问题亟待解决。充电配套设施紧缺,网点布局不足,车辆管理困难的问题依旧需要优化。特别是,由于用户需求的不确定性,共享车辆库存会带来不平衡问题,严重影响共享汽车系统的持续性运转。因此,本研究主要围绕单向定点分时租赁共享汽车车辆调度策略进行研究。研究主要内容如下:本文首先对国内外共享汽车调度相关文献进行了综述和概括,总结了前人在共享汽车调度的原理、研究工具、研究方法方面的成果与贡献。其次,本文系统梳理了目前我国分时租赁共享汽车系统的运营模式,根据共享汽车系统的规划层次不同将其划分为战略层及运营层。战略层的着重解决系统的运行模式及硬件设施的规划,运营层则强调用户的管理及终端操作模式。通过梳理对共享汽车系统的整体设计逻辑可以有更深的了解。接着,结合用户需求对分时租赁共享汽车相对于传统车辆需增加的产品配置进行分析,并介绍相关技术。同时,对分时租赁共享汽车平台服务模块的相关功能配置进行分析,介绍了车辆调度配置、用户管理模块配置的相关技术,对整个分时租赁共享汽车产品配置进行了系统的梳理。再次,本文针对用户需求不确定、共享车辆分布不平衡却缺乏有效实时地调度的问题,在前人研究的基础上,创新性地提出了用机会约束规划方法建立不确定情况下分时租赁汽车车辆调度决策支持模型,并运用基于随机模拟、神经元网络和粒子群算法结合的混合智能算法作为该模型的求解方法。最后,本文将模型应用于长沙市某共享汽车品牌的部分站点,验证了基于不确定条件下的车辆调度配置决策支持模型的有效性和可行性,文章实现了混合智能算法在共享汽车调度问题的运用,为今后共享汽车调度决策系统的更新和发展提供了新的思路。