随着大型建筑物的不断落成,复杂室内环境下的路径规划问题已成为近些年研究的热点问题之一。传统社会中人们面对陌生环境的应对方式多是询问熟悉此环境的人,而现代社会快节奏的生活方式已经让人们习惯于求助于信息技术来解决生活中遇到的多种困难,人们迫切地需要一种复杂室内环境下的路径规划方案。针对目前室内路径规划算法和室内路径规划方案存在的不足,本文改进蚁群算法使其能够适应复杂室内环境下的路径规划需求,并且提出一种新的室内路径规划方案。考虑到复杂环境下的室内路径规划问题实质上是最短路径问题的具体应用,而不同环境下的最短路径规划问题的数学模型具有较大差异性,而且缺少具有典型特征的数据模型进行算法性能的检验,对于算法改进的效果缺少说服力。TSP(Travelling Salesman Problem)问题与最短路径问题都属于经典组合优化问题,二者存在着许多相似之处,而且TSP问题模型能够用来测试算法的寻优性能,检验算法改进的效果。本文先对基本蚁群算法进行了改进,并将改进蚁群算法在Matlab平台求解TSP问题,验证了算法改进的有效性和可行性,再使用差分进化算法优化其参数设置,进一步提高了算法的收敛性,接着根据TSP问题和最短路径问题数据模型之间的区别进行调整,优化转移概率和引入局部搜索策略,得到适用于求解最短路径问题的改进蚁群算法,并将其与基本蚁群算法代入最短路径问题模型进行求解,比较求得的路径长度,验证了改进方法的有效性。针对现有室内路径规划应用软件存在的不足,本文提出了一种解决方案,即针对不同的大型建筑物,执行统一的电子地图绘制标准,在电子地图中标注出能够通行的路线和到达的地点。在使用过程中,从云端下载该建筑物的电子地图,实现路径规划功能。本文采用北京蜂鸟视图科技有限公司提供的三维室内地图,利用其推出的“蜂鸟云”平台产品进行二次开发,采用本文改进的蚁群算法进行室内路径规划,成功开发出一款基于Android系统的室内路径规划手机 APP(Application)。