在北京、广州,重庆等特大城市,居民乘坐公共交通工具上下班花费的时间变得越来越长,交通拥堵变得越来越严重,交通工具耗费的能源也呈上升趋势。公交优化既能减小居民的交通时间,又能有效缓解交通堵塞。当前,公交优化基本上都采用单目标进行优化。由于公交系统的复杂性,多个利益主体有不同的诉求：居民希望能在最短的时间内花最少的钱到达目的地；公交公司希望采用有限规模的投资,取得最大利益,即车辆的利用效率最高。市政部门希望公交占用最少的道路资源,使用最少的能源,排放最少的CO2,满足居民的公交需求。在某个特定的城市或地区,公交优化受到多个限制因素的约束：乘客人数,投放的公交车辆数,公交车路线数量,站台设置数等都有上限。因此,因此公交优化是多目标多限制条件的优化。本研究以重庆市渝中区为案例,基于居民出行调查数据,采用智能算法模拟整个公交网络的运行,全面考虑公共汽车、轮渡、索道、轻轨、步行等交通方式,求取公交优化的Pareto前沿解。结合公交公司能提供的实际运营能力,居民的O-D需求,选择合适的Pareto前沿解作为公交优化的目标解。本研究既是对复杂系统最优化理论贡献,也是重庆市渝中区公交路线优化调整的依据。