随着世界城市化进程的发展及人们生活水平的提高,各大城市中公交问题尤其显著,而目前我国大部分城市采用的是传统的手工调度方式,无法满足乘客出行的需要,因此建立先进、智能化的公交系统是解决该问题的关键。而公交车辆智能调度首先要解决的问题则是运营车辆的智能排班。本文重点对改进的遗传-模拟退火算法(GA-SA)及其在公交智能排班中的应用进行了研究,介绍了遗传算法(GA)的基本思想、步骤及优缺点,模拟退火算法(SA)的思想、步骤及特点,并对将两者结合之后的GA-SA进行了阐述。本文在GA-SA的基础上,针对其在编码操作、选择操作和模拟退火的降温操作中存在的不足进行了几点改进:1)引入真实值编码;2)将轮盘赌选择与最优解保存策略选择相结合;3)采用改进的降温函数,形成了改进的GA-SA算法,从而缓减了GA-SA存在的模型太复杂不利于求解、早熟、容易陷入局部最优而提前收敛以及进化缓慢等问题。本文结合公交车辆调度自身的特点,兼顾公交公司与乘客双方的利益建立公交车辆行车计划模型,以发车时刻(真实值)为基因变量进行编码,对两个相邻的发车间隔之差、最大最小发车时间间隔、乘客的满载率等条件进行约束限制。结合实例,应用改进的GA-SA对该模型进行优化求解。最后,能够可靠地在公交排班优化问题的巨大搜索空间中找到最优方案或近似最优方案。通过实验结果对比分析,验证了改进后算法的有效性和优异性。