随着计算机科学和地理信息科学的迅速发展,地理信息系统(GIS)因其强大的功能得到日益广泛和深入的应用。GIS、GPS等技术在全球范围内已被广泛的应用于智能交通系统(ITS)中。GIS中的网络分析是它最主要的功能之一,最短路径问题是网络分析中最关键的问题。因此,研究城市公共交通网络中的最短路径优化算法,寻找并提供一条或多条快速、经济、方便的从出发点到目的地的最优换乘方案,是公共交通系统中最基本最关键的问题,也是城市信息化建设中一个不容忽视的研究课题,更是运用各种高新技术和人工智能技术建立具有控制能力的、现代化的智能交通系统的迫切要求。本文针对复杂网络中的优化问题,以城市公共交通为背景,对最短路径问题及最短K条路径问题进行了研究。首先通过分析城市公共交通网络的特点,根据图论中拓扑结构的原理对其进行了合理的抽象表示,给出的城市公共交通网络模型是一个复杂多重图。然后针对传统算法在求解多重图中的最短路径时存在的不足和缺陷,提出了改进的A*算法来求解多重图中的最短路径,并在改进的A*算法的基础上给出了一种KSPA算法来求解多重图中的最短K条路径问题。实验结果表明改进的A*算法和KSPA算法具有很高的执行效率,可适用于复杂网络中最短K条路径问题的求解,具有广泛的应用价值。