随着经济发展和城市扩建,新建的城市新区和边缘地区不断增多,这些区域的公共交通需求水平较低,传统公交难以覆盖这些区域或者存在公交资源浪费问题。需求响应式公交可以根据乘客的订单信息,提供定制化的公交服务,是“人找车”和“车找人”模式的结合,不仅能够满足乘客的个性化需求,对公交车服务提供商而言又能按需配置运力,节省运营成本。首先,本文分析基于离散站点的需求响应式公交服务,该服务下的公交车备选停车站点是规划建设完毕的,即公交车只能在现有的站点停车。公交车调度中心做出路径规划方案后,车辆在系统指定的几个备选站点停车。针对上述服务,建立数学规划模型并设计实现基于分支定价的精确算法和基于大邻域搜索的启发式算法。然后通过大量数值实验验证了所提模型和算法的有效性。结果表明,对于中小规模算例,基于分支定价的精确算法可在短时间内求得最优解;对于中大规模的算例,基于大邻域搜索的启发式算法可短时间内求得较优的解。另外,敏感性实验结果为基于离散站点的需求响应式公交服务提供商提供关于车场数量、备选停车站点、乘客到达时间参数的管理启示。其次,对基于离散站点的服务进行扩展,分析基于连续站点的需求响应式公交服务,该服务下没有固定的停车站点,调度中心根据乘客预约信息得出合适的停车位置坐标,车辆到系统指定的位置停车。针对基于连续站点的服务,建立混合整数二阶锥模型并设计实现基于分支定价的精确算法和基于大邻域搜索的启发式算法。数值实验验证了所提模型和算法的有效性,实验结果表明基于分支定价的精确算法可在短时间内求得中小规模算例的最优解,基于大邻域搜索的启发式算法可短时间内求得算例较优的解。敏感性实验为基于连续站点的需求响应式公交服务提供商提供乘客到达时间参数、乘客最大步行距离相关的管理思路。最后,进行研究总结,根据本文研究的局限性和不足之处,提出未来可进一步扩展和提高的研究方向。