随着社会经济的不断发展和城市交通路网不断扩张，城市交通日趋饱和，在这种情况下，人们开始考虑如何将交通流进行合理分配，实现交通资源的合理配置。交通流分配模型的研究应运而生。传统的交通流分配模型多以静态模型为主，对于车辆在行驶过程中可能遇到的实时变化，如突发的交通事故、交通拥堵等情况，静态模型无法对其作出科学合理及时的反应。本文将实时变化的路网信息融入交通流分配模型中，根据路网中交通信息的实时变化，为车辆计算最优行驶路径，从而确保整个交通路网畅通。由于蚁群算法在动态环境下表现出较强的灵活性和健壮性，本文借鉴蚁群算法思想，将其应用于动态交通流分配模型求解中，以期能利用蚁群算法本身的优点较好的改进动态交通分配和路径诱导模型和算法。本文主要的研究工作和学术贡献如下：（1）在深入分析蚁群优化算法原理、模型、优缺点基础上，采用Visual C++语言设计并实现了蚂蚁系统、精英蚂蚁系统、最大-最小蚂蚁系统、蚁群系统等四类蚁群优化算法，并对算法性能进行了对比研究。（2）以蚁群优化算法为基础对动态交通流分配模型进行深入研究，给出了基于蚁群算法的DTA的主要功能，算法实现和软硬件环境配置。（3）分别以单车、多车的路径选择问题为背景，对基于蚁群算法的DTA进行测试，验证了本文提出的以蚁群算法为基础的动态交通流分配模型在解决车辆路径规划中的优越性。