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军事交通运输是巩固国防和加强军队建设，维护国家安全和稳定的军事活动。21世纪必将是高科技空前发展的时代，新的军事革命将席卷全球。军事交通运输面临着新形势的严峻挑战，如何适应新的形势，适应高技术局部战争对军事交通运输保障的要求，正是我军所面临的重要问题。智能交通信息系统(Intelligent Transportation System，ITS)的研究和应用，将大大促进军事交通运输科学高效地运行发展。 在ITS中，车辆路线导航系统(Route Guidance System，RGS)占有举足轻重的地位，已成为当今社会应用的一个热门发展方向。然而，随着RGS的迅速发展，也暴露出RGS应用于交通领域所存在的问题。路线优化子系统作为RGS中的核心模块，目前也是RGS的薄弱环节，其路径分析功能不强。路径分析就是搜索网络中两点之间长度最短的最优路径，其核心是最短路径问题。 本文将动态随机交通网络中的时间最短路线选择问题分解为路线选择的策略，道路网规划的数学模型和时间最短路线算法等几个问题。 路线选择策略是意识形态的总体设计，为决策明确目标与方向。本文将路线导航中的选路策略分为三大类，并提出了一种全自适应选路策略。而这种策略的实现需要行程时间的预测结果和合适的最短线算法共同发挥作用。 在构建道路网的数学模型中着重研究了基于动态随机时间的道路行程时间预测。路段行程时间的预测是所有预测的基础，路线行程时间的预测主要针对给定的路线进行时间耗费的计算。 然后，对时间最短路线的选择算法进行了探讨，通过从实例和理论分析发现传统的最短路线算法解决动态问题的不足，并由此引荐遗传算法。通过对遗传算法的合理设计，给出了一种K-时间最短路线算法，并通过数据分析得以实现。 最后，在分析WebGIS设计实现思想的基础上，着重研究了MapXtreme for Java的基本结构和实现原理，实现了军事交通信息的网络发布。