当今社会经济迅猛发展,人口和车辆不断增多,导致了城市交通堵塞。发展城市公共交通,特别是城市公交车是解决城市交通堵塞的有效途径。国内外很多学者研究城市公交车的调度优化问题,但由于过去信息采集设备落后,公交车调度优化所使用的客流数据大多是通过人工调查法获取的,而这种方法采集的客流数据具有严重的滞后性,已经不能满足当代智能公交发展的需求。本文结合安徽富煌和利时有限公司研发的自动乘客计数(Automatic Passenger Counting, APC)装置,利用全球卫星定位系统(Global Satellite Positioning System, GPS)和通信装置,实现了实时客流数据的采集。本文主要研究如何利用实时客流数据优化公交车调度时刻表。首先,通过APC装置采集客流数据,将客流数据匹配到对应站点上；其次,对客流数据进行统计分析,得到客流数据的时空分布不均衡特性和周期变化规律；再次,分析公交调度实际问题,以乘客等车损失成本最小和公交企业运营收益最大为目标函数,以车辆满载率和发车间隔为约束条件,建立了以发车时刻为决策变量的数学模型；最后,使用改进的遗传-模拟退火算法对模型求解,本文在算法的编码、选择和退火等操作上进行了改进,提高了算法性能,得出了更符合客流实际的非均匀发车时刻表。本文通过实时客流数据得到的发车时刻表,可以同时满足乘客和公交企业的共同利益,更符合乘客的公交出行需求。