随着经济社会的发展,人们在选择出行方式时,已不仅仅满足于通达性的基本需求,便捷、舒适、安全等因素逐渐成为人们选择交通出行方式的首要考量因素。由于传统道路旅客运输组织模式的不便,道路运输企业面临市场流失、利润下滑的巨大挑战。在此背景下,城际网约车应运而生,其通过移动互联网平台匹配供需关系,整合线下运输资源,充分发挥了公路客运“门到门”的优势。作为一种新兴的出行模式,城际网约拼车近年来得到了快速发展,但其尚存在着诸多影响其自身发展的不利因素,如何解决这些不利因素,是城际网约拼车有序发展的关键,对于公路客运稳固城际出行市场亦有重要意义。本文结合了国内外对于车辆路径问题的研究,对城际网约拼车的末端路径优化展开研究工作。论文介绍了城际网约拼车的运营模式,并通过发放调查问卷及对城际网约拼车平台下单数据的挖掘,对城际网约拼车的需求特性及服务水平影响因素进行分析,了解了城际网约车的个体出行特征及时空特性。运用主成分分析法(PCA)分析问卷数据,确定影响城际网约拼车服务水平的因素权重。针对影响城际网约拼车服务水平的因素,参考VRPPD问题,建立以出行总里程最小及乘客出行时间方差最小的城际网约拼车多目标优化模型,设计了求解城际网约拼车优化模型的混合遗传算法。利用影响服务水平的因素权重,设计了遗传算法适应度函数;针对城际网约拼车跨城出行,上下车点成对出现的特点,设计了遗传算法的编码形式;针对传统遗传算法易过早陷入局部最优而形成“早熟”的缺点,将模拟退火的Metroplis个体接受准则引入到遗传算法的交叉、变异过程中,设计了遗传算法的混合遗传算子。利用成都市某城际网约车平台的乘客出行数据,通过Python编程对模型及算法进行实例验证。通过对比优化前后指标值变化情况和不同算法的求解结果,验证了城际网约拼车路径优化模型和混合遗传算法的可行性及有效性。