当今社会,随着科学的进步和发展,交通网络越来越发达,人们在旅游、出差或者其他出行时,不仅会关心费用问题,而且对里程和所需要的时间等问题也特别感兴趣。例如,当前所在城市到目的地城市的最短距离、以及如何根据最短距离行驶等。为了更方便出行,急需建立起一个可实现最短路径规划的交通咨询系统,如谷歌地图、百度地图等均具有相似的功能。此类系统可以方便的解决人们所面临的有关交通的问题。此类问题为最短路径问题,该问题的解决可以在运输系统、电子导航系统以及人工智能等领域中具有重要应用,因此具有很重要的实际应用价值。A*算法是目前最短路径问题所采用的理论基础,因此是一种非常经典的最短路径算法。常见的寻路、路径规划问题都可由A*算法解决。本文提出了针对运用A*算法寻找出的锯齿路径的平滑处理策略,并建立了 A*算法的群体模型,通过比较各种不同方式的环境地图,测试出基于A*算法的路径寻求算法的实际表现效果,并分析它们的适用情况和在路径寻找中的应用范围。本文的主要工作如下:首先,本文对路径算法在国内外的应用和发展前景作了简单的总结和说明,并介绍了最短路径的定义以及现有的几种最短路径算法。其次,本文通过对目前比较主流的四种重要的寻路算法的分析和比较,充分的展示了每种寻路算法的具体实现过程与优缺点。再次,本文还着重介绍了A*算法的原理以及改进优化,基于实验,验证A*算法优越于其他算法。并通过对A*算法的改进优化,增加了对最短路径上的每一个节点距离的校验,从而保证实现了最短路径,避免了某些情况下的非最佳路径。最后,通过Java的JFrame的可视化开发创建了程序,从而实现了更加直观的A*算法的优化结果。