伴随着科学技术的迅猛发展,物联网和智能算法受到更多的关注与研究。越来越多先进通信技术的出现对物联网技术在行业内的逐步成熟与发展有着重要意义,同时也为物联网技术在公共交通中的应用奠定了良好的理论基础。正是通过通信设备将视频采集器和智能传感器等设备中搜寻到的信息传递给交通管理控制平台,才使得公共交通可以得到实时监控并进行有效调度。而智能算法的出现为公共交通的实时调度策略提供了有效的解决方案。为了解决公交调度问题,文章首先提出了一个兼顾公交企业和出行乘客共同利益的公交调度模型,同时把发车频率和企业盈利作为约束条件加入模型。其次,针对标准蚁群算法中存在收敛速度较慢和容易陷入局部最优等缺陷,提出了先用粒子群算法为该问题得到若干满意的初始可行解,并将这些初始可行解应用于蚁群算法的初始解中解决后续的搜寻求解问题,以此来克服蚁群算法全局寻优能力差和收敛速度慢的问题,进而得出了蚁群粒子群混合算法来求解公交调度模型,并通过实验证明该算法的可行性和性能的优良性。随后,本文在大量仿真实验的基础上对该算法中涉及到的关键参数的合理取值进行了进一步的研究,得到了用于后续公交调度研究的合理取值组合。最后文章对西安市公交现状进行了较为详细的分析,结合实际案例,把得到的公交调度模型和公交调度算法付诸实践,利用西安43路公交车的真实数据进行仿真实验,得到了符合顾客和公司双方共同利益、更加合理有效的公交发车时刻表。