随着城市化进程的加快和经济的发展,家庭的私家车保有量开始迅速上涨。此外,由于城市轨道交通系统的逐渐网络化,导致人们对传统地面公交的需求正在日益下降。在此背景下,公交运营方需要提出更贴合实际运营场景和乘客需求的新型出行模式以提升对乘客的吸引力。结合未来出行模式的发展趋势,公交运营一方面会根据当下的特殊情况和运营场景提出合适的策略,一方面人和货物的移动服务会越来越趋向电动化,以减少其对环境污染的影响。在此背景下,本文基于需求响应公交（demand responsive transit（DRT））的出行模式,关于新冠疫情后的复工复产阶段和电动公交两种运营场景下的服务设计方案（包括线路设计,时刻表和车辆调度方案）,分别从乘客服务和公交运营角度对设定指标进行评价分析,并为运营方提出合理的决策。对于场景一,本文研究了疫情影响下复工复产阶段的公交运营模式,在考虑了公交运营和出行安全的前提下,基于DRT模式通过设定固定的载客指标对社交距离进行管控。通过提前收集好的乘客时空需求信息,利用聚类算法确定需求区域接客点的空间位置,并按照不同社交距离控制措施下的载客指标确定出需求区域接客点的发车时刻,从中提取出区域到达节点和发车节点对应的发车时间点。最后,基于逆差函数,插入满足时间约束条件的空驶过程,得到使得车队规模最小的车辆调度方案。对于场景二,本文研究了电动公交下的DRT运营场景。通过设定确定的接客策略得到接客时刻,并以此确定动态的决策时间点搭建仿真框架（电能消耗仿真和车辆调度仿真）:以剩余电能和车辆位置作为状态变量,基于接客时间约束和能量约束,根据车辆调度策略得到车辆的路线选择方案（接客路线,返场充电路线）。通过给定的需求分布和研究区域（网络）,基于乘客服务和公交运营的角度建立指标体系对不同的社交距离控制措施,和不同的接客策略、调度策略和充电策略进行分析评价。根据实验结果来看,对于场景一,随着载客指标的减小,尽管乘客的平均等车时间在减小,但车辆的总走行时间在增加。当乘客需求均匀分布时,系统最小的使用车辆数会随着载客指标的减小而增大。在疫情的影响下,运营方需要根据不同的社交距离控制措施考虑不同指标的影响,制定合理的服务设计方案。对于场景二,通过改变不同的接客策略、调度策略和充电策略输入仿真框架得到不同输出的指标。结果发现,生成的出行数量、服务水平、电能消耗和车队规模两两指标之间存在很强的相关性。当系统中车辆的周转率提高时,车队规模和电能消耗量会随之减小。