改革开放以来,我国经济快速发展,人民生活水平不断提高,机动车也呈逐年递增趋势,由此引发的交通拥堵和环境污染愈演愈烈。要妥善解决此交通问题,就要大力发展城市道路公共交通,建立先进、智能化的公交系统,实行公交优先战略。公交调度是公交公司运营的核心工作之一,而调度优化工作的关键是制定出合理的发车间隔,从而降低企业运营成本,提升运营效率和服务水平。近些年来,我国公交事业得到了大力发展,公交调度也衍生出了很多优化方法,但鉴于其复杂性和特殊性,这一问题至今没有得到很好的解决。公交调度问题具有多目标非线性特征,采用传统数学方法已经难以有效解决。但是随着优化理论的发展,多样化的群智能算法被逐渐运用到公共交通调度优化问题上来,有效地解决了这一难题。本文在对调度优化与群智能优化算法的研究成果基础上,重点研究了布谷鸟算法。由于布谷鸟优化算法提出较晚,国内外研究成果不多,且尚未引入到公交调度问题上,所以开展对布谷鸟算法的理论研究,有很重要的意义,将布谷鸟算法应用到公交调度优化问题中,有很大的研究价值。布谷鸟捜索算法具有理论清晰、参数少、易扩展、全局搜索能力强、易于实现等优点,研究表明,CS算法比遗传算法、人工蜂群算法、粒子群算法等典型群智能算法具有更高的效率,可在较少的函数求解次数下得到更好的优化结果。针对原始布谷鸟算法易陷入局部最优解、搜索质量不高等缺点,本文改进了搜索步长,并将模拟退火算法与之相结合,设计了模拟退火-布谷鸟算法,经测试函数验证,该混合布谷鸟算法与标准布谷鸟算法相比有结果更优,收敛速度更快的优点。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,以发车间隔为自变量建立公交车辆调度模型,将该混合布谷鸟算法引入公交调度中,通过实例验证了该算法的科学性和可行性,为求解公交调度优化问题提供了一种新思路。