拼车在不增加城市基础设施负荷的前提下,可以充分发挥车辆运力,提高车辆座位利用率,缓解城市交通拥堵问题,为人们提供高效的出行服务。随着移动终端设备的不断发展和普及,拼车出行成为可能。在拼车模式下,如何提高乘客总体出行效率是当前研究的热点。现有关于打车服务的研究分为两类:一对一模式和多对一模式,多对一模式即拼车模式。一对一模式下,针对请求与车辆动态匹配策略的研究很多,但拼车模式下的相关研究还存在空白。为提高乘客总体出行效率,本文针对拼车模式下请求与车辆的动态匹配策略进行研究。借鉴一对一模式下对于请求与车辆动态匹配策略的研究思路,本文提出了三种动态拼车匹配策略:（1）未安排的请求与闲置空车匹配;（2）未安排的请求与所有车辆匹配;（3）未安排和已安排未上车的请求与所有车辆匹配,并对三种策略下的动态拼车匹配问题建立了混合整数非线性规划模型。为解决三种策略下的动态拼车匹配问题,本文提出了基于可行任务的动态拼车匹配算法:将请求数量递增地与车辆匹配可行任务,过程中不断过滤不可能匹配的请求来减少任务可行所需的判断,然后基于可行任务将原混合整数非线性规划模型转化为整数线性规划模型,利用求解器对原问题进行求解,考虑到区域供需不平衡,又提出拼车匹配后的强制匹配,让算法更为合理。最后,本文以纽约市曼哈顿区工作日和非工作日各一天的出行数据集来模拟单日请求,采用动态拼车匹配算法在三种策略下分别进行了实验。实验结果表明本文提出的动态拼车匹配算法可以有效实现动态场景下请求与车辆的拼车匹配。通过对比三种策略的性能指标,发现采用未安排和已安排未上车的请求与所有车辆匹配这一策略时,车队服务率以及乘客平均等待时间均优于另外两种策略,乘客平均旅行延迟也是较优的,由此本文确定这一策略为动态拼车匹配的最优策略。实验还展现了未安排和已安排未上车的请求与所有车辆匹配这一策略的巨大潜力:在这一策略下,工作日和非工作日分别由3258和3103辆车服务的请求,实验中由500辆车以最大等待时间5分钟（最大旅行延迟10分钟）的容忍值,服务率分别达到了91.73%和96.39%。这表明本文所确定的动态拼车匹配最优策略对于提高车辆座位利用率,缓解交通拥堵具有积极意义。