摘要：运用人工智能领域的启发式搜索方法,以交通网络为研究对象,在深入分析经典Dijkstra最短路径算法的基础上,提出了一个基于启发式的最短路径算法,并证明了该方法的有效性.经过对改进算法仔细分析后,讨论了其改进之处.结合具体应用,从启发函数、 搜索范围和排序方法等方面,提出了相应的改进策略,并将其应用到仿真试验中.结果表明：在不同图层下,该算法具有良好的伸缩性;与已有路径选择改进算法相比,在不同路径权值选择下,都能够有效地缩短路径查找时间,从而更好地满足出行需要.同时,也给出了不同地理距离下初始搜索半径的参考值.

关键词：智能交通系统 限制搜索区域 启发式方法 交通网络 路径搜索 

单位：中州大学信息工程学院; 河南郑州450044