定制公交是一种新兴的交通运输方式,提供先进、有吸引力和用户主导的运输服务,通过在线平台如网络、电话或手机APP的方式,集合时空需求及服务水平要求相似的个体乘客的出行需求,并由此来进行公交运营规划,是多元化公共交通的重要组成部分。本文在分析国内外相关研究及定制公交的发展现状的基础上,结合乘客的出行数据,对定制公交开行过程中面临的问题进行了深入研究,即：线路中车辆的配置数目、车辆的停靠站点、车辆到达每一个站点的时间问题,并针对问题进行建模与求解。本文综合考虑乘客、运营者和社会效益三方面的需求,建立目标函数。从乘客角度,明确车辆符合乘客的出行需求之后,本文考虑乘客的出行成本和出行价值；从运营者角度,本文考虑了运营收入和运营成本两部分；从社会角度,主要考虑由于定制公交对乘客的吸引,减少的道路拥堵及污染物排放。本文在将基本免疫遗传算法应用到求解问题模型的基础上,提出了改进的免疫遗传算法,体现在以下四个方面：通过多种群的设计和迁移算子的设计,有效防止未成熟收敛的现象发生；通过引入记忆库的概念,避免个体退化现象的发生；通过设计自适应的交叉及变异概率,防止算法陷入局部最优；通过对基因片段的适应度计算,提高收敛速度。并以算例验证了模型与改进的免疫遗传算法的可行性。本文以北京“梨园—国贸”实际乘客需求为例进行计算,根据本文的模型,分别用基本免疫遗传算法及改进的免疫遗传算法求解,分别得到线路中运行的车辆数目、各个车辆的行车站点及到达各个站点的时间,并将求解结果从线路及站点覆盖率、车辆实际到达时刻与乘客期望值的偏差等方面与实际运营线路进行了比较分析。