1.一种基于二分图的共享网络司乘匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：乘客通过手持终端设备在出租车合乘预订系统中输入合乘的请求并上传至云服务器；

云服务器收集一段时间内在设定区域内的所有乘客发起的合乘的请求，并搜寻所述设定区域内的所有拥有空位的出租车集合；根据每个乘客的请求以及所述出租车集合中所有出租车的位置与载客信息，分别针对每一个乘客的请求筛选出满足出租车最大载客数约束并同时满足车上乘客与发出请求的乘客的时间约束的出租车，得到对应于每一个乘客的请求的候选出租车集合；

对所有请求和所有候选出租车进行多对多匹配，得到出租车与请求的最优匹配，并根据匹配结果生成订单；

对于未被接受的请求，将被加入到未匹配集合；云服务器再对未匹配集合所有的请求循环进行匹配，直到所有的请求被接受或者没有出租车可满足请求约束为止；

所述合乘的请求包括出发地点、目的地点、出发时间、最晚到达时间、乘客数；

所述对所有请求和所有候选出租车进行多对多匹配，以及对未匹配集合所有的请求循环进行匹配时采用的算法为二分图最大匹配算法；

所述车上乘客与发出请求的乘客的时间约束，表示为：

对于车上乘客在新乘客上车之前下车，即ew≤tr，时间约束为：

对于车上乘客在新乘客下车之后下车，即ew≥er，时间约束为：

对于车上乘客在新乘客上下车之间下车，即tr≤ew≤er，时间约束为：其中，ew表示出租车最晚到达时间，tr,er分别表示乘客的请求中设定的出发时间和最晚到达时间，or,ow分别表示请求出发地点和出租车当前所在位置，dr,dw分别表示请求的目的地点，出租车目的地，cuv表示地点u、v间的旅行时间，其中u、v表示or、ow、dr或dw；

所述对所有请求和所有候选出租车进行多对多匹配，包括：

将请求集合R中所有请求r与对应的候选出租车集合WC内出租车w的映射关系M转化为二分图B；其中，二分图的两个子集分别是请求集合R和有空车位的出租车集合W，二分图B的边则由请求集合R中所有请求r与对应候选集合WC内出租车w的映射关系M组成，二分图B由左列的请求集合R和右列的出租车集合W以及连接左右顶点的映射M构成；

利用图论的二分图最大匹配算法求解出最优匹配集；

所述将请求集合R中所有请求r与对应的候选出租车集合WC内出租车w的映射关系M转化为二分图B，包括：先将请求集合R中所有请求r对以列的方式置于一边，出租车集合W中所有出租车w以列的方式置于另一边，再利用请求r与候选出租车集合Wc的映射关系M，将请求r与对应的候选出租车进行连接，剔除未连接的对象，得到二分图B；

所述利用图论的二分图最大匹配算法求解出最优匹配集，包括：

最优匹配集由边组成，集合中每个匹配代表新的请求r被对应的出租车w接受，可形成合乘关系，生成新的订单；根据最优匹配集中的每个匹配，更新对应的订单和出租车状态。

2.根据权利要求1所述的基于二分图的共享网络司乘匹配方法，其特征在于，若乘客的容忍值记为θ，表示乘客在起始点和目的地能够接受的最大延迟时间，令t′r＝tr+θ,e′w＝ew+θ,e′r＝er+θ，将它们代入时间约束条件公式，公式形式不变。