作为运筹学优化理论的一个重要研究方向，全局最短路径规划即最小Steiner树问题已经成为管理科学与工程学的研究热点，如何实现有效资源的节约成本是我国实施构建节约型社会必须优先考虑的重大课题。其中系统内部辅助节点的客观位置和数目的确定是当前的主要技术瓶颈，如何解决此类问题已成为该领域的一个研究热点和发展趋势。本文首先介绍了一种全新的可视化试验方法-从物理试验入手，对数学上难以解决的全局路径规划问题进行建模，利用溶液泡膜的物理特性构造最小Steiner树的可视化薄膜轨迹。但随着应用需求和信息技术的发展，鉴于最短路径可视化试验装置应用于大规模图数据规划中的效率不高，形成路径不稳定。本文在可视化试验方法的基础上提出了基于网络拓扑分析的分层规划算法。分层算法充分利用了人类对路径搜索过程的认知，对于远距离路径规划的优化能力，引入了“分而治之”的策略，通过划分空间层次来提高算法效率。分层算法的构建主要包括分层网络的定义、分层抽象和层次拓扑关系的形成。其思想来源于地理学的空间层次推理理论和图论的子图划分理论；其核心是通过Delaunay三角剖分对n节点网络进行层次划分；对每一层构造满Steiner树，最终通过连接各个子层的满Steiner树来构造整体全局的最小Steiner树。以弥补当给定点数增多时试验形成薄膜路径困难的不足之处，达到快速的系统路径规划能力。本文首先通过简单的算法实例阐述了该方法的可行性；然后进一步通过工程实例得到的分层算法优化数据分别与最小生成树的试验数据和可视化试验的试验数据，三种数据进行对比分析；既验证了该算法的正确性，又进一步说明了该算法的可行性。