1、隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，城市的規(guī)模正在逐漸擴大，機動車的數(shù)量也迅速增長。在這繁榮景象的背后，有著各種各樣的問題。交通堵塞，尾氣污染正在嚴(yán)重影響著城市居民的日常生活，每年因為交通問題造成的經(jīng)濟損失也是難以估計的。因此，如何能夠提高城市路網(wǎng)得到利用率，減少車輛在道路上行駛的時間，降低交通堵塞所帶來的影響成為了我國目前急需解決的問題。
　　 動態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)是解決交通擁堵問題的最好方法之一。動態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)可以引導(dǎo)車輛行駛在最優(yōu)化的路徑上

2、，降低了通行時間，從而提升了道路的利用率，緩解道路的擁擠狀況。而作為動態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)的核心算法——最優(yōu)路徑算法，更是圖論中的經(jīng)典問題，一直是計算機算法領(lǐng)域中的研究熱點。
　　 遺傳算法作為最優(yōu)秀的搜索算法之一，在解決基于城市路網(wǎng)的最優(yōu)路徑問題上有著很大的優(yōu)勢。本文根掘城市路網(wǎng)的實際通行情況，通過有損算法來減少遺傳算法初始種群的規(guī)模，從而提升了遺傳算法的整體效率。同時將模擬退火算法引入到遺傳算法中，解決遺傳算法過早收斂的缺點。而且