随着经济快速发展,城市化进程不断加快,城市道路网络的规模也不断增大。与此同时,经济的发展伴随着居民车辆保有量的提高,这便使得交通拥堵问题成为了当今社会我们面临的一项巨大的挑战。路径规划技术是交通系统中调节车辆通行状况的主要手段。系统科学认为结构决定了功能,因此,充分认知道路网络的结构特征对于实行更加科学有效的路径规划有着重要的理论和现实意义。本文利用复杂网络理论对城市道路网络结构进行了多方面的研究,主要内容如下:论文使用传统对偶建模方法对城市道路网络进行建模,分析了城市道路的各项复杂网络统计特征。然后使用对路径规划指导效果更好的弧-弧对偶建模方法对城市道路网络进行了建模,并以此为基础采用三种度量指标与五种攻击策略进行了道路网络抗毁性仿真。仿真结果表明,具有更高度值和更高介数的道路在维持道路网络结构完整性与承载交通流能力上起着更加重要的作用。本文将道路长度、道路拥堵状况、度和介数指标引入引力场模型,针对重要道路失效后道路网络结构和功能损毁会更加严重这一特性,研究了一种能够对重要道路起到一定保护效果的启发式路径规划算法。该算法通过对四种指标进行综合度量,最终实现了保护重要道路从而提高道路网络整体通行能力的效果。本文使用python搭建了基于成都市区道路网络与滴滴车辆轨迹数据的仿真场景,并与传统路径规划算法进行了比较。仿真结果表明,本文算法虽然相较于传统路径规划算法提高了8.8%的平均路径长度,但是能够降低整体路网预估通行时间增加量的70.151%,其中93%的预估通行时间降低是对重要道路的降低。