随着移动互联网、全球定位系统、地理信息系统和无线通信技术的快速发展,路径规划为人们出行提供了重要的参考路线,方便了人们的日常出行。然而,传统的路径规划算法在设计过程中很少考虑城市路网的空间分布特征,使得路径规划算法在求解路径过程中会访问大量和最终路径解无关的节点,影响了算法的性能。另外,不同的用户对不同的路径有着不同的偏好,因此推荐高度相似的前k条最短路径不能满足用户的个性化需求,并且容易增加某一路段交通拥堵的风险。针对上述问题,本文根据网络拓扑和图论的知识,研究了基于城市路网的限制性路径规划算法,主要研究内容如下:（1）借鉴人类对城市交通路网的认知和理解,从城市交通路网本身的特点出发,建立了一种符合现实规律的单向路网模型。该模型作为一种有向路网模型,将道路作为基本元素,其不仅可以将转向信息直接在路网中显示,还可以将路段属性信息直接保存在道路上。（2）提出一种基于虚拟边界的动态椭圆限制搜索区域最短路径算法（Shortest Path Algorithm based on Virtual Boundary in Dynamic Ellipse Restricted Search Area,SPAVBDERSA）。首先,研究路网中的最短路径比,并基于此提取路网统计特征参数函数。其次,在Dijkstra算法和传统椭圆限制搜索区域算法的基础上提出一种在单向路网模型下的限制搜索区域最短路径算法,该算法可以根据不同OD（Origin-Destination）对的欧氏距离划定不同的搜索区域,并且可以在较低置信水平下通过构造虚拟边界保证算法的可靠性。然后,研究了不同置信水平下的路网统计特征参数对算法的可靠性和有效性的影响。最后,在真实道路网络中对本文提出的算法进行了实验评估,实验结果表明本文提出的算法相比于其他算法在保证求得最优路径解的前提下,算法的路径查询时间可以降低21%-66%。（3）提出一种前k条具有差异性的动态限制搜索区域路径规划算法（TopK Path Planning Algorithm with Diversity in Dynamic Restricted Search Area,KPPADDRSA）。首先,研究路网中的最短路径比和最小惩罚系数比的关系,并基于此提取了不同惩罚系数下的路网特征参数函数。其次,设定一个阈值作为路径最大相似度,根据不同OD对的欧式距离和惩罚系数拟合出路网统计特征参数函数。然后,在SPAVBDERSA的基础上提出一种在单向路网模型下的具有差异性的前k条路径规划算法,该算法可以根据OD对的欧氏距离,计算得到合适的惩罚系数和椭圆统计参数,求解出符合低于阈值的具有差异性的前k条最短路径。最后,在真实道路网络中对本文提出的算法进行了实验评估,实验结果表明本文提出的算法相比于其他算法在保证前k条路径解的相似度不高于阈值的前提下,算法的路径查询时间最多可以降低64%。