本 文 针 对城市交通道路网的特点，对GIs(地理信息系统)环境下多因素约束的时间窗车辆最优路径选择问题的关键技术进行了研究。旨在通过动态路径寻优系统规划出到达目的地的最优路径。通过深入分析这一类问题的特点，引入了桌面式GIs开发平台-MapInfo，以武汉市区电子地图为基础，对路径规划的算法进行了研究和改进。在此基础上，提出了一种实、高效的动态路径优化分析解决方案，实现了多因素约束下的车辆最优路径分析实验系统...

GIS网络分析中蚁群算法的改进与应用研究

公路交通与人们的生产生活息息相关，随着社会经济的发展以及 人们生活水平的不断提高，交通运输面临的压力也越来越大，交通堵 塞、交通事故和交通引起的环境污染问题也日益严重。为解决当前交 通所面临的问题，智能交通系统(ITS)应运而生，作为ITS基础平台 的交通地理信息系统(GIS．T、)也得到了广泛的关注。本文研究的GIS 环境下的动态交通最优路径算法是ITS研究中的一个重要课题，能够 帮助出行者节省出行时间和燃油开支，提高现有交通设施的利用效 率，减少汽车温室气体的排放，保护环境等，具有一定的理

输电线路路径选择需要综合考虑地形、地质、风速、覆冰、气温等多种因素，难免顾此失彼。通过地理信息系统(GIS)平台获得规划区域的地理信息，通过国家电网公司输变电工程典型造价110 kV输电线路分册的典型设计方案成本及规划地区当地文件获得该区域栅格化后每个栅格的评估代价值，采用改进后的蚁群算法搜索路径。改进蚁群算法考虑了输电线路可跨越地面障碍物和路径选择区域数据规模较大的特点，加入了变步长跨越机制、双蚁群机制和拐角处理机制，能更高效地搜索到最优输电线路路径。通过C#2010开发输电线路路径自动规划程