近年来,随着城市交通拥挤问题日益严重,国内外的专家学者和交通部门纷纷开出不同的药方来治疗这一“城市病”。目前大多数城市都是采用发展城市公共交通系统的手段来缓解迫在眉睫的交通拥堵问题。建立公交乘客信息系统是增加公交吸引力的一个重要手段,能够达到优化城市居民出行结构的目的,从而缓解交通拥堵。而公交乘客信息系统最重要的一个功能是在乘客给出起讫点后,自动生成最优的出行路径方案供乘客选择。本文通过对城市公交系统和蚁群优化算法进行分析研究,建立基于GBAS(Graphic-Based Ant System,基于图的蚂蚁系统)的公交出行最优路径选择模型,并用Visual C++和MFC开发出一套仿真系统对算法的有效性进行验证。首先,在对城市公共交通系统进行详细分析的基础上建立公交网络拓扑模型,并给出具体的公交站点和线路在公交网络模型中的合并方法,以方便最优路径选择算法中对换乘的处理。对城市居民出行方式进行分类并对其选择的影响因素进行分析,得出居民选择公交出行的主要原因;着重分析研究居民公交出行路径选择时的影响因素,以确定论文核心算法的优化目标。其次,详细介绍了基本蚁群算法的原理、特征、数学模型和整个算法的流程,在此基础上给出了各类扩展蚁群算法的改进模型,着重分析了基于图的蚂蚁系统(GBAS)的数学模型,为公交出行最优路径选择算法奠定数学理论基础。同时,还介绍了蚁群优化算法在交通模型中的应用,提出基于改进蚁群算法的增量交通分配模型。再次,论文给出了经典最短路径求解算法步骤,并对其在最优路径求解时存在的不足之处进行分析,由此提出基于GBAS的公交出行最优路径选择算法。文中对GBAS求解公交出行路径选择问题的可行性进行分析,给出了算法的具体求解步骤和重要式子的证明以及整个算法的流程图,并用一个简单的算例对算法的有效性进行初步验证。最后,基于上述公交出行最优路径选择算法,利用Visual C++和MFC开发出一套仿真系统对算法的有效性进行验证,并能够为乘客的公交出行提供路径信息服务。文中详细论述了系统的开发流程,给出了系统的需求分析、系统设计和操作以及基于GBAS的公交出行最优路径选择算法在计算机中的实现过程,并通过实际算例证明论文中最优路径算法的准确性和有效性。