城市公交作为智能化、信息化应用较早的行业之一,同样存在着产业升级和深化应用的困扰。遗传算法由于具备良好的可操作性、并行性、全局优化性和稳健性特点,同时在求解空间内采取一定的方向性进行智能随机搜索,而非盲目地穷举或试探,因此在搜索耗时和效率上能优于其它算法。尽管近年来对遗传算法在公交行业中的应用有了进一步的研究,但在智能公交的发展上还未在城市公交上实践,人工调度仍在国内公交行业占据主导地位。公交行业资源配置的关键就是人和车的配置,如果不能根据不同线路客流量和运行情况进行独立分析,为线路设计投入产出比率最高的运营方案,从本质上还摆脱不了经验调度,人工调度的旧模式,智能调度的逐步成熟将成为公交行业的主流趋势。本文围绕现有公交智能调度系统,用系统归集和初步分析的运营数据,搭建数据分析系统平台,运用遗传算法获得各线路的调度运营规划功能实现的最主要因素:发班间隔。根据遗传算法的分析结合线性规划,最终获得配车计划和发班计划。综合系统的基础信息,输出某一天根据天气类型预测获得的配车计划和发班计划表,制定公交调度运营规划。本文的研究内容包括:（1）基于遗传算法的公交数据分析:以电车14条线路作为蓝本,以遗传算法获得发班间隔,建立配车和排班算法获得公交调度运营规划设计,从根本上摆脱人工调度的主观因素而实现智能调度;（2）运营数据分析系统的总体设计:根据遗传算法运算的需求搭建数据库架构,系统将遗传算法获得的公交调度运营规划通过系统输出每条线路的配车计划和运营方案等用于智能调度的实现,同时针对实践中是否存在与时段客流不匹配进行分析,以逐步改进算法机制。