路径规划问题一直是计算机科学、运筹学、地理信息科学等学科的研究热点。国内外大量专家学者对此问题进行了深入研究。对于交通网络的最优路径问题，目前各种改进的LS和LC算法已经完全可以满足单用户访问时的效率需求。但是，针对应用越来越广泛的网络应用等多用户并发环境，当多个用户同时对系统发出路径查询请求时，由于一般必须采用排队机制的处理模式，系统负荷极大，反应效率将迅速降低，因此如何在保证精度可控制的前提下，采取有损的启发式策略，或者对各用户提交的查询过程进行比较，尽可能地将网络分析过程转化为耗时较少的数据库查询过程，以大幅度提高路径搜索的效率，显得至关重要。另外现有的导航路网表达方式存在大量的交叉口虚拟路幅，与用户对实际道路之间的拓扑关系的认知过程存在差异，使得道路转弯口的时间延迟存在误差，也不便于交通管制信息的加载，严重阻碍了地图网站、车载导航系统的动态化应用转变。针对这些问题，本文就以下内容开展了研究：第一，研究单源/K则/TSP/VRP等经典最优路径启发式搜索算法的效率和精度之间的关系，提出了启发式路径搜索算法的效率/精度控制模型；第二，针对网络环境下多用户并发查询之间可能存在的相似性，研究合理和有效的缓存策略，发展路径搜索缓存技术，使后续需要网络分析的路径查询过程尽可能转化为数据库缓存查询；第三，研究导航数据库概化技术，消除导航路网中的虚拟路幅，创建概化网络，为顾及交通管制与路况信息的动态最优路径分析提供了良好的技术支持。