军事通信线路是军队实施通信保障最基本的支撑网络。随着我军通信网络技术的日益发展和建设水平的不断提高,给通信部门实施应急保障的能力提出了新的更高的要求,军事通信线路的最佳抢修路径问题也成为一个研究热点和重要内容。该问题的实质是道路网络中的最短路径问题,是一种典型的组合优化问题。最短路径算法的研究已有较长的历史,以Dijkstra算法为代表的经典算法在解决此类问题中取得了显著的成效。但随着优化对象的日趋复杂和不确定性,使传统算法的发展受到阻碍。启发式的智能搜索算法的出现为解决这类问题提供了新的途径,其中蚁群算法(Ant Colony Algorithm)作为一种仿生优化算法,具备分布式计算、自组织、正反馈等特点,应用十分广泛;但其算法本身也存在一些缺陷,如需要较长的搜索时间、容易陷入局部最优解等。论文首先介绍了路网数据在计算机中的表示方式和存储结构;讨论分析了当前应用于路径寻优问题上的几种有代表性的算法,分别从基本思想、实现步骤和算法分析等方面对Dijkstra算法、Floyd算法和A*算法进行阐述,分析了它们各自的特点和存在的局限性。在此基础上,详细论述了蚁群算法的发展历程、基本原理、数学模型及实现步骤,对算法的各项指标和性能进行了分析,并进一步探讨了利用蚁群算法求解两点间最短路径问题的有效性和可行性。而后,介绍了几种当前流行的蚁群算法改进策略。通过对TSP问题的仿真实验,对比分析了改进的蚁群算法和基本蚁群算法的运行效率和解的质量。结合军事通信线路最佳抢修路径问题,提出了一种新的改进策略,主要思想是根据起始结点和目标结点的位置,确定最优路径出现概率较大的区域,优化信息素分布,以减小算法运行初期蚂蚁对路径选择的盲目性;每次循环后对信息素最值范围进行限定,避免各路段信息素过于分散或过于聚集,而引起算法停滞和陷入早熟。通过实验对蚁群算法的参数设置进行分析,确定较优的参数组合,并将改进算法与基本蚁群算法、精英蚂蚁系统等进行数据仿真比较。实验结果表明:在处理最短路径问题时,改进的蚁群算法可较好地发挥其全局搜索优势,能够有效地在较短时间内以较大概率搜索到最优解,具有走向实际应用的可行性。