随着社会经济的发展以及人们生活水平的不断提高,交通运输面临的压力也越来越大,交通堵塞、交通事故和交通引起的环境污染问题也日益严重。为解决当前交通所面临的问题,智能交通系统(ITS)应运而生,作为ITS基础平台的交通地理信息系统(GIS-T)也得到了广泛的关注。本文研究的GIS环境下的动态交通最优路径算法是GIS-T研究中的一个重要课题,能够帮助出行者节省出行时间和燃油开支,提高现有交通设施的利用效率,减少汽车温室气体的排放,保护环境,研究具有一定的理论和实际意义。本文针对求解动态最优路径过程中需要道路动态权值的问题,对交通路网动态权值模型的建立进行了分析和研究,为路段建立了基于K近邻非参数回归方法的动态权值模型,并通过实验验证了模型的性能。研究采取一种新的群智能优化算法——人工鱼群算法来实现GIS环境下的动态交通最优路径的求解,分析了基本人工鱼群算法模型,指出了其在求解交通路网最优路径问题中还存在的不足,并为克服这些缺陷,在初始化和人工鱼行为方面进行改进,同时通过实验,对算法中各参数的选择进行了研究,得到了较优的参数组合,并验证了改进后算法的有效性。最后,采用ArcGIS系列软件作为应用平台,并在ArcGIS环境下创建了交通路网的网络数据集,为最优路径分析准备数据。在Visual Studio. NET2005编程环境下使用C#开发语言,设计并实现了基于ArcGIS Engine平台的动态交通最优路径算法,实现了GIS环境下的动态交通最优路径搜索。