目前有很多研究关注容迟网络的特殊情形—基于公交车的容迟网络，在之前的文献中提出了许多路由算法，如传染病路由算法等，但很少有学者在真实的公交车情景中研究路由算法。本文研究数据包在真实公交车运行轨迹中的转发过程，提出了一个K次传输传染病路由算法和一个基于最大包数目的调度算法，并通过模拟实验表明它们可以优化某些网络性能。我们首先从芝加哥市收集到的公交车运行轨迹的研究中发现：存在大量超过两辆公交车同时相遇的情形。也就是说，在某一时刻某辆公交车的通信范围之内有超过一辆公交车的情形。因此，我们设计了K次传输传染病路由算法。此算法可以通过调节K值来平衡数据包的副本数量和平均发送延迟。最后，通过仿真实验比较K次传输流行病路由算法的两种特殊情形:K=1和K=∞。我们发现K=1时，网络中副本数量总是低于K=∞时网络中的副本数量。但是，当K=1时，K次传输传染病路由算法的数据包的平均发送延迟比K=∞时大。接着，针对一辆公交车同时遇到两辆或两辆以上公交车的情形，本文研究了当一辆公交车同时遇到两辆或两辆以上的公交车时怎样选择一辆较合适的公交车与其通信，从而降低网络中数据包的副本数量。我们提出一个基于最大包数目的调度算法(Maximum Number of Packet ScheduleAlgorithm，MNPS)，其核心思想是选择一个适合接收数据包数目最大的邻居来通信，并在从芝加哥市收集的公交车运行轨迹上进行模拟实验。实验结果表明与K次传输传染病路由算法相比MNPS算法可以大大地降低网络中数据包的副本数量，同时发送率较小程度的降低。