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随着“公交优先”策略的施行，我国公交企业自传统的单线调度模式向区域调度模式的变革趋势越来越明显，而我国关于公交区域调度的理论与方法的研究仍显薄弱。公交车辆区域调度的理论和方法是公交区域调度理论与方法的重要内容，因此，亟需结合我国公交特点开展公交车辆区域调度的理论和方法研究。同时，作为“绿色奥运”工程的亮点之一，电动公交车将投入奥运应用。电动车辆固有的续驶里程(时间)有限和充电时间较长的特点使之与传统公交车辆的调度有非常大的不同，传统的调度理论与方法不再适合电动公交车辆的调度。由于电动公交车尚处于规模化应用前期，现有考虑电动公交车特点的调度模型与算法的研究尚属薄弱。论文针对上述问题，以对传统公交车辆的区域调度问题的研究为基础，重点考虑了有续驶时间和充电时间的电动公交车辆区域调度问题。
论文的研究主要涉及了下列几个方面的问题：
(1)公交区域调度体系及其相关分析。公交区域调度体系通常包括四个连续的部分：公交线网设计及优化(Network Design and optimization)；编制时刻表(CreatingTimetable)；车辆调度(Vehicle Scheduling)；司售人员调度(Crew Scheduling or DriverScheduling);四个部分相互影响、相互制约形成一个完整的系统。论文对公交区域调度体系所涉及的各个方面的问题及其相互关系进行了详细的说明与分析，并着重介绍了各个问题现行的主要求解方法。
(2)车辆区域调度过程中时刻表优化问题的研究。论文在车辆调度过程中考虑时刻表对车辆调度的影响，应用逆差函数法，采用插入空驶班次的方法对时刻表进行优化。
(3)电动公交车区域调度问题的分析与研究。论文将电动公交车区域调度问题归结为有续驶时间和充电(加油)时间约束的多车场车辆调度问题(Multiple Depot VehicleScheduling Problem with Route & fueling Time Constraints，MDVSPRFTC)。由于电动公交车区域调度问题较传统公交车辆调度问题更加繁琐与复杂，论文经分析后考虑将问题分解为有续驶时间的车辆调度问题(Multiple Depot Vehicle Scheduling．Problem withRoute Time Constraint，MDVSPRTC)和有充电时间约束的车辆调度问题(MultipleDepot Vehicle Scheduling Problem with fueling Time Constraint，MDVSPFTC)。
(4)论文针对有续驶时间的车辆调度问题(MDVSPRTC)进行分析，并结合现有的解决公交车辆区域调度问题的模型，提出了描述问题的新模型。其后，论文在进行比较分析的基础上，提出用源于求解TSP的蚁群算法解决MDVSPRTC的构想。进一步地，论文根据MDVSPRTC的特点，改进了蚁群算法的求解策略，综合运用三个不同蚁群ACA-INI、ACA-BUS、ACA-TIME，对问题的两个优化目标——车辆数目优化和间隔时间优化进行协同考虑。同时，采用各种优化策略以优化算法。
(5)论文针对有充电时间约束的车辆调度问题(MDVSPFTC)的特点进行了分析，将MDVSPFTC归结为偏序集合的全序分解问题，利用偏序集合的传递性构造传递图。进一步地，再将MDVSPFTC转化为传递图的最小有向路分解问题。对于传递图构造与其对应的无向偶图，进一步将问题描述为偶图的最大匹配问题，最终应用求解偶图匹配的算法求解了MDVSPFTC。