随着经济的发展,智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)已成为解决现代道路交通问题的一个重要手段。车载导航系统是ITS的重要组成部分。车载导航系统是由计算机技术、现代通信技术、GIS技术、GPS技术组成的高科技综合系统,为车辆驾驶员提供实时交通信息并进行路径引导。路径规划是车载导航系统中的核心内容。在实时交通条件下设计动态路网模型,是路径规划有效实现的前提。论文在叙述路径规划的一般求解步骤的前提下,提出更能描述实际交通状况的动态路网模型和交通流时段分配模型,并结合出行者路径选择行为,运用多目标规划理论构建了路径选择多目标规划模型。论文分析以往传统静态路径寻优算法在实时环境下的劣势,探讨了基于蚁群算法在动态路径导航系统路径寻优的可行性,并根据基本蚁群算法在解决最优路径问题方面的一些不足,分析基本蚁群算法的改进机制,根据相关的改进策略对基本算法进行改进,使算法具有更好的收敛性。最后将改进的算法结合经典的TSP问题来仿真,同基本的算法进行比较,进一步说明改进的算法的有效性和实用性。