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随着经济的迅速发展和城市化进程的加快，城市交通问题日益严重，给我国交通运输带来了巨大的压力。智能交通系统(ITS)作为解决交通问题的一门新学科，成为社会发展的必然。智能交通系统是以信息通信技术将人、车、路三者紧密协调、和谐统一，而建立起来的大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输管理系统。公交调度作为智能交通系统的重要组成部分，是解决城市交通问题的重要手段。本文就是在智能交通理论的指导下，研究公交车辆智能调度的方法。
本文首先分析了当前公交调度的研究现状，描述了公交调度的任务以及公交调度的重要组成部分——发车时刻表。然后，在公交调度优化的方法分析指出公交调度是一类特殊的组合优化问题，针对调度中的问题，兼顾乘客和公交公司的双方利益建立了数学模型。
其次，将遗传算法和模拟退火算法两种算法融合在一起形成遗传模拟退火算法，在交叉和变异操作中引入模拟退火机制来求解调度模型。给出了算法中的每个遗传算子如选择、交叉、变异等的实现过程以及各遗传算子的流程图。
最后，针对算法所设计的程序进行了模拟实验和算法分析。将遗传模拟退火算法和一般的遗传算法相比较，结果表明，遗传模拟退火算法的效果要优于一般的遗传算法；将本论文得到的仿真结果和前人相比，证明运用遗传模拟退火算法优化公交调度问题，能够合理分配公交车辆资源，有效地调整供需平衡，提高运输效率，为建立完善的公交车辆运营调度措施提供必要的技术支持。