该研究提出了一种新方法，结合列生成与大邻域搜索，解决公交驾驶员调度问题（BDSP），有效应对复杂的法律和协议约束，尤其在大型实例中表现优异，具有重要的实用价值。

本研究探讨了接送问题，提出了一种新颖的逻辑基础分解方法（LBBD），有效解决了车辆间中途装载交换和严格时间窗口的问题。结合改进的大邻域搜索（LNS）算法，LBBD显著提高了最优性差距，LNS则提供了接近最优解，具有重要应用潜力。

本研究提出了一种新颖的适应性元求解器Balans，专注于混合整数规划中的在线学习问题。实验结果表明，Balans在解决复杂优化实例时性能显著提升，超越了传统求解器和现有的大邻域搜索方法。