与传统中国邮路问题相比，对动态网络中国邮路问题的研究具有更为重要的现实应用意义，成为了智能交通系统、计算机网络通信等复杂应用领域迫切需要解决的问题。解决传统中国邮路问题虽然已经有高效的算法，由于交通事故，天气变化等偶发因素，使得当网络为时间依赖网络时，应用传统算法得到的解将不符合实际情况的要求。所以需要提出时间依赖网络中国邮路问题的模型，并借鉴时间依赖网络车路由问题算法思想给出高效的算法。 本文总结了中国邮路问题各个分支的研究成果，详细介绍了时间依赖网络在最短路径，货郎担问题，车路由问题中的研究情况；然后介绍了时间依赖网络的基本概念、线性规划模型和FIFO特性，并给出了求解时间依赖网络中最短路径算法的理论基础，对动态的中国邮路问题进行了分类和综述，定义了时间依赖网络中的中国邮路问题，总结了问题的特性，对动态网络和静态网络中的中国邮路问题进行了比较，证明了该问题为NP完全问题，并对静态算法在时间依赖网络中的病态实例作了分析；建立了问题的线性规划模型，给出了时间依赖网络中的中国邮路问题第一种情况即时间依赖欧拉问题的动态规划算法，并提出最近邻居启发式算法和随机最近邻居启发式算法。 文章随后提出时间依赖中国邮路问题的分支割平面的精确求解算法和基于时间依赖信息素空间的蚁群启发式求解算法，在随机产生的时间依赖网络中的实验结果表明，此算法在解决时间依赖网络中的中国邮路问题上是有效的。 理论证明及实验测试都表明，时间依赖网络中国邮路问题算法为动态中国邮路问题的研究提供了新的思路。时间依赖网络中国邮路问题算法的优点不仅在于模型更符合实际情况，能够应用于各种实际问题，而且算法的效率较高，这对于某些领域的应用是很重要的。