针对目前高铁票价单一、客运收益率低、区段客流不均衡等问题，提出基于客流分配的高铁票价调整策略。首先，分析影响旅客出行选择行为的相关因素，构建包含经济性、快速性、便捷性和舒适性四项指标的广义出行费用函数；然后，建立兼顾高铁客运管理部门收益最大化和旅客出行费用最小化的双层规划模型，其中上层规划通过制定票价调整策略实现高铁客运收益最大化，下层规划以旅客广义出行费用最小为目标，利用区段不同车次间的竞合关系构建随机用户均衡（SUE）分配模型，同时采用基于改进Logit分配模型的相继平均法（MSA）进行求解；最后，结合案例验证了所提票价调整策略能够有效地平衡区段客流，降低旅客出行成本并在一定程度上提高客运收益。结果分析表明该票价调整策略能够为铁路客运管理部门优化票价体系、制定票价调整方案提供决策支持与方法指导。

针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景，采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式，对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先，考虑需求点和运输商的不同利益诉求，以系统满意度最大、系统配送时间和总成本最小为优化目标，建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次，考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点，将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群，非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程，并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间，提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明：构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考，提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。

针对城市交通网络中旅客在公共交通出行路径选择时面临的地铁与公交双层网络在换乘衔接协同中存在的部分换乘站点之间距离过远、衔接导向不明确、局部换乘供需不平衡等问题，提出基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法。首先，采用逻辑网络拓扑方法对城市交通网络进行拓扑，并基于复杂网络理论建立地铁-公交双层网络模型。然后，以换乘车站为研究对象，提出一种基于K-shell分解法和中心性权重分配的节点重要度评价方法，对大规模网络中的地铁、公交车站进行粗粒度和细粒度划分和识别，并在此基础上提出一种相互激励的双层城市交通网络协同优化方法，即在双层网络结构优化中引入复杂网络理论中对于网络拓扑中节点重要度的识别和筛选方法，通过对路径选择中高集聚效应的识别和有利节点的定位更新双层网络结构以优化现有网络的车站布局和衔接关系。最后，将提出的方法应用于成都市地铁-公交网络，优化了现有网络结构，得到了现有网络的最佳优化节点位置和优化数量，并且通过相关指标系统验证了该方法的有效性。实验结果表明，采用该方法优化32次后的网络全局效率达到最优，和平均最短路径的优化效果分别为15.89%、16.97%，旅客换乘行为提升57.44个百分点；优化方法对旅行成本在8000~12000 m的可达性影响最明显，优化效果平均达到23.44%；同时引入双层网络速度比和单位交通成本比，突出了不同运营状况下交通网络对协同优化过程的反应和敏感度的不同。

为降低物流配送过程中车辆产生的废气污染，在传统带时间窗车辆路径问题（VRPTW）的基础上，从节能减排的角度出发，引入了油耗和碳排放量的近似计算方法，建立了带时间窗的多车型绿色车辆路径问题模型（G-MVRPTW）。该模型将总成本最小作为优化目标来寻找环境友好型绿色路径，同时设计了改进的禁忌搜索算法求解该问题。该算法在初始解和邻域解的生成时，规定子路径内客户序号顺序按照各个客户点最迟开始服务时间和时间窗大小升序排列。同时，通过最少子路径、子路径总费用和超载量三个指标，改进了解的评价函数，并采用了减少早熟可能性的机制。最后，通过数值实验验证了所提模型和算法的有效性和可行性。实验结果表明，吨公里指标能更好衡量油耗和碳排放成本，新能源车投入运输市场将是新的趋势，可为低碳运输及管理提供决策支持和方法指导。