随着科学技术的进步,路径诱导系统这一概念的出现为交通出行问题带来了解决新思路。将路径诱导系统应用在城市交通中,便是城市交通诱导系统,其作为智能运输系统的核心内容,也是解决现存交通问题最行之有效的方法。路径诱导的原型是图论中的最短路径问题。目前常用的处理方法有：经典的Dijkstra算法和各类仿生算法。Dijkstra算法只能显示单目标即距离的最短路径的路径问题,而仿生算法中的蚁群算法和粒子群算法都难以给出多个最优解,故这些算法不适合实现动态交通诱导的K条最优路径。K条最优路径遗传算法在算法运行时间和最优结果上皆有优势,所以本文选择在K条最优路径遗传算法上加入动态交通目标值来实现交通的动态路径诱导。系统算法是在利用K条最优路径遗传算法实现多目标优化问题的基础上利用隶属度函数和计时器来模拟交通实时路况产生拥堵数据这一目标值,利用多目标优化的思想将其转化为除路径长度外的第二个目标值,利用其改变路径评判函数来动态调整路径诱导,可满足用户根据出行需要,使用户可在显示的人机交互界面上选择实时路径。本文利用数值试验验证动态交通诱导的k条最优路径遗传算法的合理性,并在构建好的地图上显示出系统运行结果。算法结构简明,收敛速度快。本算法特别适合于在大规模交通网络中求解任意两点间的实时多条最优路径。