最短路径问题既是网络分析中的基本问题,也是与道路交通息息相关的热点问题。近年来,蚁群算法作为智能算法大家庭的一员,以其很强的发现较好解的能力,逐渐受到广大学者们的青睐,也越来越多地应用于求解各种复杂问题。论文主要以昆明市电子地图为基础,构建其道路网拓扑结构,并在该网络平台上进行蚁群最短路径算法的研究。针对蚁群算法收敛速度慢,易停滞等缺陷,提出了一系列改进方案。论文还对交通拥塞时的蚁群优化算法进行了研究。论文的研究成果主要包括：(1)基于昆明市城市电子地图,通过GIS组件和VC++进行二次开发,提取了地图中的结点信息和道路信息,完成了道路网拓扑结构的构建,为后续算法研究提供了平台。(2)以旅行商问题为例分析了蚁群算法,比较了旅行商问题和最短路径问题的差异,实现了求解最短路径问题的蚁群算法,并深入分析了参数对算法的影响。(3)针对蚁群算法收敛速度慢,搜索精度差等问题,通过改变距离启发因子的形式和信息素的更新方式对算法进行了改进,提出了基于灯光素的蚁群算法。实验结果从运行时间、解的优劣性等方面表明了改进算法的高效性。(4)利用信息素浓度模拟交通拥塞现象,设计了用于求解交通拥塞情况下的最短路径的AS-BTJ算法,并实验验证了算法的可行性。