科学地制定投资回报策略,实现“政府和社会资本合作(Public Private Partnerships,PPP)”实施过程中各方利益的合理分配,是交通PPP项目实现可持续运行的关键。本文围绕我国PPP实施各环节上的决策需求,重点研究交通PPP投资回报决策中的多目标优化问题,并在此基础上构建交通PPP项目立项前至立项后整个实施过程的决策方法体系。在问题描述和理论分析的基础上,形成各子问题分别为交通PPP回报方式分类问题,以及交通PPP投资回报决策的一般多目标优化问题、主从决策多目标优化问题、序列决策多目标优化问题。本文的主要研究工作如下:(1)对识别环节中交通PPP回报方式分类问题进行了基于数据挖掘的研究,主要目的是识别关键影响因素并给出直观的分类判别条件,为后续拟采用PPP模式运作的交通投资项目提供回报方式选择的理论依据。结合理论分析和投资实践经验提出了反映项目自身属性的可能影响因素。建立多分类逻辑回归模型与多元有序逻辑回归模型识别关键影响因素,并通过C5.0决策树模型挖掘回报方式分类规则。对于财政缺口率的影响得到了相对于既有研究更深入的发现。同时,低经营性项目相对于高、中经营性项目,以及县市级项目相对于省市级和地市级项目,更倾向于采用政府付费方式。(2)研究交通PPP准备环节中投资回报策略制定的一般多目标优化问题,为该环节中确定项目交易条件和政府保障条件提供决策依据。针对所建立的多目标优化模型,基于NSGAIII算法框架提出融合整数截断策略的求解方法。在此基础上,应用目前较为成熟的多目标算法NSGAII对相同问题进行求解,并通过收敛性与多样性指标对两种算法的性能进行了评价和比较。北京新机场线城市轨道交通PPP项目实例研究结果表明,优化方案相对于原方案使得一个或多个目标均得到了改善,并且本文提出的求解方法能够对具有混合整数规划特点的高维多目标优化问题给出收敛性与多样性较好的Pareto解,为决策者提供充分的事后决策空间。同时,提出的基于再次非支配排序的参考解集构建策略,能够克服因真实Pareto前沿难以直接获得而无法应用算法评价指标的问题。(3)针对交通PPP采购环节谈判过程中社会投资人与政府处于不对等决策地位的情况,研究最小收益现值(Least Present Value of Revenue,LPVR)机制下的主从决策多目标优化问题,为采用竞争性采购方式的政府方决策者提供最优策略。根据问题的Stackelberg决策特点建立了双层规划模型,上层为政府和用户支付成本的多目标优化问题,下层为社会投资人以预设收益率为折现率的最小收益现值问题。设计基于NSGAIII框架的启发式算法对上层问题进行求解,在其中加入了不可行解拦截策略和下层分段逼近求优策略,以克服传统双层规划算法中要求下层对上层反应函数须可知的限制。通过首都大外环高速PPP项目实例验证了模型和算法有效性。研究发现:社会投资人最终收益大小主要受到政府方净支付水平的影响,然而LPVR机制下允许社会投资人追求其自身效益最大化并不总是导致政府净成本的增加。(4)针对PPP执行环节中政府方对项目进行动态收益管理的实际需求,考虑社会投资人根据分配决策决定努力水平的情况,研究触发式收益管理机制下多阶段最优决策问题。本文在总结问题的马尔可夫特征基础上,建立序列决策多目标优化模型。根据问题的model-free和终止状态明确的特点,设计基于蒙特卡洛采样的策略优化方法,调用NSGAII算法求解器对模型进行求解,并通过前述两个PPP项目实例验证了建模和求解方法的有效性。进一步通过实例研究中最优策略关于触发分配阈值变动的敏感性分析,揭示了现有收益管理措施过于刚性的问题。图48幅,表36个,参考文献154篇。