货运交通量的快速增长,对公路运输而言,既是机遇更是挑战。其中,日益严重的环境污染与能源紧缺等有关生态环境方面的问题备受关注。货物运输行业是引发问题的主要源头之一,这促使管理部门和运营企业重新思考如何打造生态友好、集约高效的货运方式。货车列队行驶技术能够稳定运行工况、降低空气阻力,有助于减少尾气排放、节省油耗,是一种提升生态效益的有效技术手段。因此,该技术对于打造生态友好型货运交通方式具有很大的潜力和现实意义。本文将在量化货车列队行驶对生态效益影响的基础上,展开货车列队调度优化的研究。首先,本文基于改进的智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model,IDM),建立了适用于车联网环境下货车列队行驶的协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)模型,并且以该模型作为货车列队控制的基础。然后结合基于比功率(Vehicle Specific Power,VSP)的排放和油耗测算模型,通过MATLAB编程,采用数值模拟的方法对货车列队行驶下排放和油耗即生态效益进行研究。然后,基于以上对货车列队行驶生态效益的研究,进一步进行货车列队调度优化模型研究。开展了货车列队行驶单位里程下的生态效益量化分析,并提出了枢纽处货车运作新模式,即安排具备相同路径的CACC货车列队行驶,通过调度,使得CACC货车间列队行驶的里程最大,但是该策略会增加货车在枢纽处等待的时间。因此,本文同时考虑货车列队行驶下的生态效益以及货车等待列队时的闲置成本,构建车联网下考虑生态效益的货车列队调度优化模型,以寻求使得货车列队行驶里程最大即生态效益最大化而又兼顾闲置成本的货车列队组合形式,并针对构建的目标函数设计遗传算法进行求解。最后,进行了算例设计和分析,在本文所提出新的货车运作模式下,求解了不同车队规模、不同发车间隔下最优的货车列队组合方案,并对优化策略下单位货车平均节省成本、尾气排放减少量以及燃油节省量进行分析。研究结果表明,使用本文所建模型对货车列队进行调度组合优化,在降低运输成本和节能减排方面有着显著的效果。本文的研究成果为我国未来实施高效而生态友好型的货车列队调度策略提供理论和技术支撑。