为了更好的解决资源配送中网络拥塞、网络安全以及主动配送等问题,以求得能够大幅度提高配送效率的最佳动态路径,人们期待能够研究出一种智能配送系统(Intelligence Purvey System, IPS),它能够全面有效地解决资源配送领域问题。为此,IPS各个领域研究,引起各方面的高度重视。其中基于多Agent技术的资源配送路径规划研究就成为IPS的一个重要研究领域。配送路径规划也就是路网中起讫点时间最短路径的选择。由于网络中各路段的信息流随时间变化,在不同时段内,其资源流的大小也不同,时间最短路径也就随之发生变化。资源配送路径规划的动态性和实时性使得问题的研究变得非常困难。本文首先对国内外资源流配送路径选择算法的发展情况进行深入研究,并且基于此提出了一种基于多Agent系统的资源配送动态路径选择算法,并且结合QoS评价函数及路径诱导系统对该算法进行完善和改进,这种算法能够有效地提高资源配送的效率与适时性,并且解决了网络负载不平衡的问题。最优路径选择算法是动态路径诱导系统的一个重要子课题,路径诱导系统的对象是资源流过程,资源流过程包括了许多不确定因素和模糊因素,所以我们引入带宽(Bandwidth)、节点计数(Hop count)和时延(Delay)等几个QoS信任度函数,利用该信任度函数的综合值求解最优的几条路径,然后通过每个节点的Agent诱导系统对备选路径再次进行遴选,最终求解出最优路径。最后本文给出了该算法的不足之处以及未来的发展的方向。