定制客运作为传统客运的转型升级模式,自出现起就受到交通运输业的广泛关注。而随着定制客运的不断发展,其运输模式也在逐渐被完善。目前,单一的定制客运站点已经不能满足乘客的出行需要,因此许多客运企业开始增加城市定制客运动态站点的数量以便于满足乘客多点乘车的需求。但过多的定制客运站点也导致如何规划运输路线才能使得企业获得利润最大、同时更大程度的满足乘客的出行需求等问题逐渐显现。定制客运动态路径选择问题（Custom Passenger Transport Dynamic Path Selection Problem,CPTDPSP）则是在目前已有站点境况下,按照乘客出行需求,选择出最合理的运输路线。对于定制客运动态路径选择模型的建立,本文首先对乘客购票信息数据进行分析,并对乘客类型进行划分。而后借助运筹学中的多目标规划及动态规划方法,引入0-1变量界定乘客在站点的运送状态,对运输距离,运输时间以及运输中途停站数量三个方面建立单目标动态规划模型。最后按照权重将三个单目标动态规划模型整合成为一个整体的多目标动态规划模型。同时,为验证该模型的有效性和实用性,本文以长春市至通化市间定制客运线路为研究对象,根据目前通化市已设立动态站点特征,结合长春市POI（Point of Interest）数据点密度分布处理结果拟设定长春市动态站点,调整前述定制客运动态路径选择模型相应系数得到长春市至通化市间定制客运线路动态路径选择模型,并采用遗传算法求解得到具体的车辆分配调度及乘客接送方案。结果表明,优化后长春至通化间定制客运线路的平均运输距离为275 km,平均运输时间为4.32小时,平均中途停站数量为5。相比传统客运路线,运输距离增加了12 km;相比理论线路运输时间,实际运输时间增加了0.47 h;同时,线路间平均中途停站数量仅为5,即相比动态站点设立之前,车辆在长春、通化两个城市共需多经停5次,但却极大缩短了乘客出行点与客运站间的距离,从而进一步推动了定制客运“上门接送”功能的实现。由此可见,模型的准确性与实用性,而两市间优化后的定制客运也更符合乘客多点出行的要求,因此本研究具有实际意义,可延伸至吉林省整个定制客运线路网络。