針對于長期車輛合乘問題（ LTCPP），提出一種復合變鄰域搜索算法（HVNSA），將具有相同目的地的用戶進行合乘匹配從而減少車輛出行數(shù)量。首先，構建一個全面準確的長期車輛合乘問題的數(shù)學模型，將所有用戶按復合距離優(yōu)先算法分配到合乘小組中，對時間窗口和車容量約束驗證，得到初始合乘方案；然后利用變鄰域搜索算法對初始合乘方案進行優(yōu)化迭代，得到最終的優(yōu)化合乘方案。實驗結果表明，該算法在處理100人和200人的規(guī)模問題上可以在Is內得到高質量的優(yōu)化合乘方案，對于400人和1000人的較大規(guī)模問題，該算法仍然可以在2~4 s內得到較高質量的優(yōu)化合乘方案。

　　隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，私人汽車保有量急劇增加，導致城市交通擁堵和環(huán)境污染情況日益嚴重。為緩解以上問題并提升市民的出行效率，順風車、網(wǎng)約車等車輛合乘模式開始涌現(xiàn)。但傳統(tǒng)車輛合乘均采用即時匹配模式，缺乏穩(wěn)定性且每天均需重復匹配過程，用戶需要頻繁操作且對計算資源的耗費十分巨大。本文研究的長期車輛合乘為解決以上弊端提供了新的手段。長期車輛合乘主要針對于大中型城市中具有相同或相近的上下班時間和工作地點，但居住分散的用戶群體。合乘用戶在成功匹配之后，其合乘關系將長期保持無需再次匹配。這種合乘模式可在很大程度上提高用戶合乘的便利性，增加參與合乘的用戶數(shù)量，繼而減少私人汽車出行率、降低出行花費、緩解城市交通壓力和減少污染物的排放。

　　本文針對長期車輛合乘問題提出了涵蓋車容量和時間窗約束的全面數(shù)學模型，并在變鄰域搜索的基礎上提出了一種有效的復合算法。變鄰域搜索算法具有算子設計自由度高、收斂速度快、不易陷入局部最優(yōu)等特點，本文針對長期車輛合乘問題特點設計了專用算子，可在短時間內求得高質量的解決方案。仿真實驗結果表明該算法求解質量高，且運算時間短，具有很高的時效性。