针对目前交通运输领域出现的交通拥挤、交通堵塞、交通事故和交通污染等问题，人们提出了很多解决方案，其中，智能交通系统（ITS）越来越受到重视，已经成为目前公认的最佳解决途径。而作为智能交通系统重要组成部分的车辆路径诱导系统，为了最合理地分配整个交通网络上的交通流，必须有一种高效率的路径诱导算法作为系统的支撑。同时，交通资源规划是一种比较典型的组合优化问题，新型的仿生算法——蚁群算法，由于具有正反馈性、鲁棒性、并行计算、协同性等特点，非常适合于解决交通资源规划问题。　　 本文首先介绍了智能交通系统和路径诱导算法的研究与发展，然后描述了基本蚁群算法的原理，并且从数学模型角度出发详细介绍了蚁群算法，在分析了基本蚁群算法的优缺点后，简要介绍了几种主要的改进蚁群算法及它们的相互比较。　　 针对车辆路径诱导问题的特点以及蚁群算法在这方面应用的一些不足，本文提出了一种改进的蚁群算法。根据同一蚁群的信息素相互激励，不同蚁群之间信息素相互抑制的原理，该算法不仅给车主提供了花费时间最短的诱导路径，而且实现了交通资源的合理分布，从而防止了拥堵的发生。　　 本文最后设计了一个仿真平台，通过对旅行商问题（TSP）的测试，证明了该算法的合理性和有效性。接着通过模拟一个真实的路网得到的计算结果，证明了在路径诱导问题中，改进的蚁群算法能在不同时间段内找到最优诱导路径，不仅使出行时间花费较少，同时保证了整个路网车流的合理分布。