Алгоритмы поиска пути (маршрутизация, планирование поездок) на графах с ограничениями по времени

1. Смоделируйте свою проблему в виде графика. Каждая станция будет Vertex, а каждый автобус / поезд будет Edge.
2. создайте функцию w:Edges->R, которая указывает время / деньги / ... для каждого ребра.
3. теперь у вас есть типичная проблема минимального пути, которую можно решить с помощью алгоритма Дейкстры, который находит минимальный путь ко всем вершинам из заданного источника.

(*) Для "наименьшего количества переходов" ваш вес фактически равен 1 для каждого ребра, поэтому вы даже можете оптимизировать его, запустив BFS или даже двунаправленный BFS вместо dijkstra, как я объяснено в этом сообщении [Это объясняется социальной дистанцией, но на самом деле это тот же алгоритм].

ИЗМЕНИТЬ
как изменение нестатической природы графика [для времени], которое вы упомянули в комментариях [для цены и количества переходов, то, что я упомянул выше, все еще применимо, поскольку эти графики статичны], вы можете использовать алгоритм маршрутизации вектора расстояния, который на самом деле означал работают для динамических графиков и представляют собой распределенный вариант алгоритма Беллмана Форда.
Идея алгоритма:

• периодически каждая вершина отправляет свой «вектор расстояний» своим соседям [вектор указывает, сколько «стоит» путешествие от отправляющей вершины к каждой другой вершине.
• Его соседи пытаются обновить свои таблицы маршрутизации [через какое ребро лучше всего перейти к каждой цели]
• в вашем случае каждый узел знает, как быстрее всего добраться до своих соседей, [время в пути + время ожидания], и он [вершина / станция] добавляет это число к каждому входу в векторе расстояния, чтобы знать, как и сколько времени потребуется, чтобы добраться до места назначения. Когда автобус уезжает, время в пути должно быть пересчитано для всех узлов [из этого источника], и новый вектор должен быть отправлен его соседям.