随着我国社会的快速发展,居民出行量成倍增长,城市交通越来越拥挤,大力发展公共交通,提高公共交通在整个居民出行中的分担率是改善城市交通问题的一个有效手段。其中,公交线网布局优化能在城市现有的道路交通系统和公交运力的基础上,通过线网优化、合理布局,最大程度发挥城市公共交通自身潜力,提高交通资源利用效率,是一项投资少、见效快、易于实施的有效措施。蚁群算法是一种新型启发式智能算法,在解决组合优化问题方面表现出很好的性能,而公交线网优化是一个典型的非线性组合优化问题,本论文尝试将蚁群算法运用于求解公交线网优化,主要研究工作如下:本文首先介了绍蚁群算法和公交线网优化的基本内容,然后对现有蚁群算法的改进方法进行了分析,对蚁群算法容易陷入停滞和算法参数难以设置这两个问题,本文创新性提出了停滞计数器概念来判断算法所处阶段,依据不同阶段对算法新发现的更优路径进行不同程度的信息素额外增强,以加强蚂蚁对偶然出现的更优路径的学习;同时提出了依据算法所处的不同阶段对参数的动态设置方法,以达到算法探索与开发的平衡。通过程序实现与基本MMAs算法比较,应用本文所提出的方法在求解质量、收敛速度都有很好的改进,证明本文改进方法的有效性。最后综合分析线网布局优化目标、约束条件,提出以单位时间动态直达客流量最大为目标,并建立了优化数学模型。同时结合线网优化具体问题模型对改进蚁群算法做了进一步的改进,创新性提出每个城市节点的候选列表和对死亡蚂蚁的惩罚机制,并通过改进蚁群算法求解,证明本文方法能在综合考虑乘客出行心理、客流直达率、线路非直线系数、路线重复系数等约束条件下,使单位时间的直达客流量最大,线路设置更为科学。