近年来，城市居民出行需求不断增加且呈现多样性特征，加之移动和无线通信技术突飞猛进，各种网约车平台走进大众视野，网约车已经成为重要的出行方式之一。网约车平台方便快捷的信息交换，不仅能够提升乘客的出行效率，还能够整合社会闲置资源，给司机和平台带来收益。而网约车平台制定的派单策略会直接影响平台的运营利润和司乘之间的满意度，但是平台派单过程中所产生订单并不是都能够被完成，其原因是多方面的。本文分别从乘客和司机角度去考虑，基于乘客订单取消行为和司机接单决策行为对网约车平台派单策略展开研究。
　　为降低乘客订单取消行为对平台派单的影响，首先分析出空载出租车是乘客在候车期间取消网约车订单的主要因素；根据两种出行方式的综合出行成本建立了考虑出租车影响的乘客订单取消概率模型。接着以最大化司机收益为目标，建立了基于乘客订单取消概率的派单模型，并建立了对比模型。然后基于变邻域搜索算法对模型求解，以派单净收益最大化的贪心策略构造初始解，并对邻域结构进行设计。最后利用滴滴盖亚数据进行实验，结果表明：
　　网约车费率与司机参与比例是影响派单策略的重要因素。在网约车费率较高且司机参与比例较小时，考虑乘客订单取消概率的派单策略可以明显提升派单收益，提升率在10%以上；且在此情况下，平台在派单阶段采用考虑乘客订单取消概率的派单策略可设置更低的取消订单罚金，而获得与不考虑乘客取消行为派单策略相同的收益。在网约车费率较低的情况下，考虑乘客订单取消概率的派单策略可能导致派单收益下降；且司机参与比例较大时，部分短途订单被乘客取消时的收益大于被完成时的收益，考虑乘客订单取消概率的派单策略可能会出现刻意诱导乘客取消短途订单而赚取罚金的现象。
　　为降低司机接单决策行为对平台派单的影响，首先对司机的接单决策进行分析，发现订单的期望收益是影响司机接单决策的重要因素。把司机的期望收益作为平台成功派单的条件，并以平台收益最大化为目标建立派单模型；在此基础之上提出了基于平台补贴机制和价格调节机制的派单修正模型。使用变邻域搜索算法求解模型，以司乘之间最短距离的贪心策略构造初始解，并对邻域结构进行设计。最后利用滴滴盖亚数据进行实验，结果表明：
　　在考虑到司机接单期望收益的情况下，基于司机补贴的派单优化策略和基于价格调节的派单优化策略，都能增加平台派单数量、提升司机和平台收益。当司机参与比例较高、运力较为充足时，考虑价格调节的派单策略可以让平台获得更高收益，从整体上对平台来说更为有利；当司机参与比例低、运力不足时，考虑平台补贴的派单优化策略使平台、司机收益都优于考虑价格调节的派单策略，也可以激发司机的积极性。