在公交查询系统中，如何应用图论和0-1整数规划技术来解决转乘次数、总耗时和总费用等多目标优化问题？详细描述在该系统中利用Dijkstra算法和Lingo软件进行求解的具体步骤。

针对公交查询系统中的多目标优化问题，我们可以通过图论模型来表示城市交通网络，将车站和线路抽象为图中的节点和边。然后利用0-1整数规划来构建数学模型，以此来最小化转乘次数、总耗时和总费用等目标。

参考资源链接：[公交查询系统优化设计：最短路模型与多目标规划](https://wenku.csdn.net/doc/815n9b0kcq?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要构建图论模型，将每个站点抽象为图中的一个节点，每条公交线路或者地铁线路则抽象为连接这些节点的边。这些边可以带有权重，例如代表距离、时间或费用。

接下来，基于图论模型，我们可以建立一个0-1整数规划模型，其中每个决策变量代表从一个站点到另一个站点是否存在直接乘坐的公交线路。目标函数将依据用户需求设定，比如最小化转乘次数、总耗时和总费用等。这些目标可以有不同的优先级或权重，以反映用户的偏好。

约束条件将确保解的可行性和合理性，例如保证从起点到终点的可达性。此外，我们还需要确保在有转乘的情况下，转乘次数不超过用户可接受的范围，并且在没有直达线路时才考虑转乘。

求解这个0-1整数规划模型，我们可以采用Dijkstra算法来初步求解最短路径问题，Dijkstra算法适用于单目标的最短路径问题。但为了处理多目标优化，我们可以使用Lingo软件进行全局优化。Lingo是一种强大的优化工具，支持线性、非线性、整数和混合整数规划问题的求解。

在Lingo中，首先需要将图论模型和0-1整数规划模型转换为数学表达式，并输入相应的数据。之后，利用Lingo的求解器来寻找最优解或满意解。Lingo软件提供了丰富的求解器选项和参数设置，可以根据问题的特点进行调整，以提高求解的效率和质量。

通过以上步骤，我们可以得到一个综合考虑转乘次数、总耗时和总费用等多目标的最优乘车方案。此外，公交查询系统的设计还需要考虑实时交通信息、车辆拥堵情况以及用户偏好等实际因素，以提高查询系统的准确性和实用性。

参考资源链接：[公交查询系统优化设计：最短路模型与多目标规划](https://wenku.csdn.net/doc/815n9b0kcq?spm=1055.2569.3001.10343)