随着社会经济和科学技术的不断发展,城市化进程越来越快,城市规模不断扩张。与此同时,城市人口不断扩张导致的出行不便、道路拥堵及环境污染等城市居民出行相关问题日益凸显。因此,改善公交线网运行效率低下、覆盖不均匀、居民出行舒适度低等一系列问题,进而吸引城市居民公交出行是解决城市拥堵及环境污染等问题的关键。目前,对于公交线网评价及优化的研究已经非常普遍,然而在充分考虑城市居民出行需求的前提下,同时考虑车型及车数配置的公交线网优化方法却没有得到广泛的发展。公交网络的设计者大多从管理者角度去进行公交网络设计,并没有完全站在乘客角度考虑乘客需求,同时在设计公交线路时,大多忽略了车型优化对于公交网络整体优化的作用。鉴于此,本文结合公共交通乘客出行需求特点,设计了考虑乘客感知的公共交通线路服务质量评价体系及公共交通线网优化系统,并且提出了相应科学有效的公交车辆配置方法。本文针对城市居民公共交通出行特点,从乘客感知角度出发,结合图与网络相关理论,研究了考虑乘客感知的公共交通网络线路设计及其运营过程中的车辆配置问题,建立了相关问题的数学模型。并且根据数学模型的特点,利用图论及智能优化方法,开发了相应的求解算法,通过仿真技术对现实数据进行了处理,对比验证了构建与求解方法的有效性与实用性。论文的主要研究工作包括四个方面:第一部分提出了考虑乘客感知的公交线路综合评价方法,为后续研究提供了优化方向;第二部分介绍了TransCAD公交需求预测方法并进行了目标区域的平台仿真,为后续公交线网优化提供数据准备;第三部分针对整体公共交通网络建立了全网整体公交线网优化模型,并进行了车辆配置问题研究;第四部分针对公交需求增加场景下新增站点优化问题建立了公交线网优化模型,并进行了相应的车辆配置问题研究。具体研究内容如下:（1）提出了考虑乘客感知的公交线路服务质量评价方法。通过对乘客感知视角的公交线路满意度细分,刻画了安全性、舒适性、便捷性及可靠性等性能指标,针对传统公交评价方法的局限性,提出了乘客感知视角的普适性因素权值分析方法。在此基础上,利用多组数据作为先验样本进行BP神经网络的训练、测试与验证,从而获得可供推广的城市公交线路综合评价AHP-BP神经网络模型。最后以沈阳市某区域多条公交线路为例进行乘客敏感因素数据的拟合与分析,结果表明该模型在充分反映以乘客作为评价主体的评价指标的同时,降低了主观评价的随意性,给出了公交线路服务质量的改进方向。（2）提出了基于TransCAD的现实公交需求预测模型。该问题研究对象主要包含两个部分:一部分以当前目标区域公交数据为研究对象,应用TransCAD软件搭建模拟仿真平台,建立了目标区域的公交数据库;另一部分,以目标区域未来公交数据为研究对象,考虑了目标区域基年及规划年居民公交出行需求特点,以“四阶段法”为核心思想,构建了规划年目标区域公交需求预测模型。在此基础上,得到了目标区域基年与规划年公交出行仿真数据,为后续章节的研究奠定了坚实的数据基础。（3）提出了考虑乘客感知的多目标公交网络设计与频率设置问题（Transit Network Design and Frequencies Setting Problem,TNDFSP）模型。以现实中乘客感知的敏感因素作为评价标准,研究了公交网络设计、发车频率以及车型配置问题。根据现实中乘客敏感因素数据结果,设置了模型优化评价指标,建立了考虑乘客感知的公交网络双层规划模型。在此基础上,利用遗传算法同时对线网优化以及车辆配置进行求解。为了验证该TNDFSP模型的有效性,本文引入经典Mandl模型与其他文献的对比,结果表明本文提出的方法在保证运营公司利益的前提下,对于提高直达率以及降低拥挤度等方面更加有效。最后,通过沈阳市目标区域优化前后的实例对比,进一步证实了该方法的优化结果在实际道路规划中具有重要的现实意义。（4）提出了公交需求增加情景下的TNDFSP模型。以城市的快速扩张为背景,以公交空白区为研究对象,从增加线路以覆盖新增站点的角度,建立了考虑乘客感知的公交网络双层规划模型。并且提出了一种基于遗传算法的可以覆盖公交网络设计中所有可能路径的交叉和变异的求解方法。该模型极大程度的保留原有线路不被破坏,并简化了优化求解过程。同时,通过三类沈阳市目标区域规划年出行乘客实际情景下的公交线网乘客感知指标对比,其中包括基于当前公交线网的指标数据、使用加车方法满足公交需求情况下的指标数据以及新增线路优化模型求解后的指标数据对比,共同验证了基于新增站点的公交线网优化及车辆配置模型及其智能优化求解方法的有效性与实用性。