随着物流业务的快速发展,物流企业越来越依赖精确快速的路径规划算法。多个节点间距离矩阵的计算在仓储设施选址、车辆路径规划等问题中都有着重要的作用,而精确的路径规划依赖于精确的最短路算法。然而,由于普通的最短路算法只考虑行驶时间而无法处理路段之间的转向限制,故而无法搜索到符合实际情形的最短路径,无法应用于实际问题。除此之外,在求解多点对多点的最短路径时,多次调用单点对单点算法的方法时间复杂度极高,并不实用。本文对考虑转向限制的单源点单汇点最短路径问题和考虑转向限制的多源点多汇点最短路径问题进行了研究。针对考虑转向限制的单源点单汇点最短路径问题,本文不仅完成了基于弧标号的改进Dijkstra算法的高效实现,而且通过应用双向搜索的思想,提出了考虑转向限制的双向弧标号算法,使搜索效率进一步提高。另外,本文还通过使用邻接表存储地图数据和利用最小优先队列、哈希映射表对算法进行加速,大幅提升了算法的执行效率。针对考虑转向限制的多源点多汇点最短路径问题,本文应用了双向搜索的算法思想,提出了在考虑转向限制条件下的多点到多点的最短路径算法,即一种先对终点集合进行反向搜索,再对起点集合进行正向搜索的算法。这种搜索方式与多次调用基于弧标号的改进Dijkstra算法相比,在中等规模的交通路网中,效率提升明显。本文使用真实路网数据与模拟路网数据对以上算法进行了模拟实验。实验结果表明,在单源点单汇点最短路问题中,本文所提出的双向弧标号算法有着更好的搜索效率;在多源点多汇点最短路问题中,在规模适中的交通路网中,本文所提出的双向搜索算法性能提升明显,更具有实用性。