智能公交系统是智能交通系统(ITS)研究的一个主要方向,对公交车辆具有定位跟踪、辅助导航、调度指挥、动态发布信息以及为出行者查询最佳路径等功能。它的建立将最大程度地提高车、路资源的利用率,提高公交服务质量,从而创造巨大的社会经济效益,因此智能公交系统技术的研究具有深远的意义。而公交车发车时刻表的制定是智能公交系统的核心内容,是公交调度日常指挥车辆正常运行的重要依据,也是公交调度人员和司乘人员进行工作的基本依据。制定公交发车时刻表需要建立优化模型,并选择、设计有效的算法进行求解。目前大部分的文献都是以一个统计时间段(如1小时)为基本对象建立模型,把整个调度同期(如一天)划分成多个统计时间段,得出的都是该时间段内的均匀发车间隔,而这忽略了整个调度同期内的数据变化。本文根据公交车辆排班和遗传算法的特点,兼顾到乘客和公共交通公司的利益,建立了一种基于改进的遗传算法的公交智能排班问题模型,以求解行车时刻表。该模型以乘客等车时间成本最小和公共交通公司的收益最大为目标,考虑了将发车间隔和两个相邻的发车间隔之差进行限制,对乘客的满载率等进行约束,利用综合改进的遗传算法进行求解,并进行了仿真实验,求得整个调度时期内的不均匀发车时刻表。结果表明,改进的遗传算法能够在公交智能排班优化问题的巨大搜索空间中可靠地找到近似最优解,大大提高了计算效率。最后运用该发车时刻表进行了排班,不会出现“串车”和“大间隔”现象,减少了乘客的等车时间和提高了车辆运营效率,达到了公交系统智能化的要求。