公交行车计划的编制是将各车次分配至各公交车辆的过程。因此对其的优化包括了决定车次的公交时刻表以及场站的公交车辆数。优化的目标是减少场站配车数并且解决目前存在的各公交车辆之间载客量、总运行时长不均衡等问题,为各公交车辆构建均衡合理的车次链。而行车计划的优化过程中必不可少的一项即为乘客的出行数据,目前常用的数据获取方式为人工调查,此方式在耗费大量人力财力的同时,精确度得不到保证,因此本文采用乘客出行的公交IC卡刷卡数据作为数据来源对公交行车计划进行优化。首先,基于公交IC卡数据判断乘客的上、下车站点。通过刷卡时间差临界值区分两个相邻的刷卡记录是否位于同站,在此基础上建立站点上车人数计算算法,并通过Pathon语言实现程序化的站点上车人数计算。此外,论文通过建立假设与集合的方式,将公交出行链法与站点吸引权重法相结合,通过乘客下一次上车站点推导乘客的下车站点,以求得各站点的下车人数;然后,引入断面客流量的计算方法,以建立期望载客量模型,该期望载客量模型考虑了公交运营成本以及乘客舒适性两方面的因素,确定出车辆合理的载客人数,即期望载客量值。为保证各发车车次均衡载客,选择载客量较大的前几个站点作为关键站点,构建关键站点累计载客量曲线,确定出各关键站点累计客流量曲线达到期望载客量值时所需要的发车时间,并选取最小的发车时间作为优化后的发车时间,以此类推,依次得到各时段优化后的发车时间;之后,需要将优化后的时刻表所对应的各车次安排给各公交车辆,因此建立了基于发车时刻表的场站逆差函数,并建立不同场站间空驶车次的插入算法,在时刻表优化不变的条件下,减小场站逆差函数高峰值,即减少配车数。在优化场站车辆数后,各车次按照FIFO并且车辆总运行时长均衡的规则进行分配,构建各车辆的车次链,得到均衡的行车计划。本文选取了广州市23路以及37路作为实例进行分析,证明本文提出的行车计划优化方案,不仅在满足客流需求的同时减少了场站所需的配车数,并且解决了平峰时段部分车辆过于拥挤而部分车辆载客不足、各公交车辆车次链总运行时长不均衡等问题,为各车辆分配了合理的车次链,形成一个完整的行车计划。