最短路徑問題是交通網絡分析中的一個重要問題，也是一個研究熱點。它是資源分配、路線設計及分析等優(yōu)化問題的基礎，具有重要理論意義和實際應用價值。有許多研究者曾對最短路徑算法進行了大量的研究，并取得了很大的進展，提出了很多解決這類問題的方法。其中傳統(tǒng)的算法有，Dij kstra算法、A*算法及其改進算法等等；還有近幾十年來，通過模擬或揭示某些自然現象而產生了一些新穎的啟發(fā)式智能算法，如遺傳算法，模擬退火算法，禁忌搜索算法、蟻群算法等，但傳統(tǒng)算法內存占用空間大，運算速度慢，新的智能算法也存在收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解的問題。魚群算法作為新近開發(fā)的一種優(yōu)化算法在運算速度、收斂速度方面有其獨特的優(yōu)勢，本文在分析基本魚群算法在求解交通網絡兩點之間最短路徑的基礎上，針對其準確性和處理時間的不足，對人工魚初值和行為進行了改進，提出了改進的人工魚群算法。