随着国民经济的不断增长、人民生活水平的逐步提高以及国际间交往的日益频繁，出门旅行已经成为人们日常生活中的重要组成部分。交通状况的改进，一方面给人们出行带来了更多的方便与选择空间，同时也产生了许多相关问题。例如，怎样在众多的交通方式里边选择在各方面都令旅行者满意的路线、中转接续地点、时间安排等等，即成为摆在人们面前急待解决的新课题。 本文就是基于人工智能领域中的知识表示、知识库理论、机器学习等方面的相关知识、技术，通过对不同的最短路径规划算法分析、对比与研究基础上，利用Borland C++ Builder开发平台对《航空旅行路径规划问询系统》CARQS(Civil Aviation Routing Query System)进行的研制与开发。其根本目的就在于，首先在民航范围内按照某种既定评价准则，给出符合客户要求的最佳航线、航班、中转接续指导，最大限度地使旅行者既方便、快捷，又安全、舒适、节省费用。 本文首先在研讨当前相关软件的基础上，通过对系统整体的设计构思、框架结构，以及各功能模块的职能划分等进行了细致、深入的分析、研究之后，提出了符合自己特性且切实可行的技术路线与实施策略。 经过对知识库相关理论的分析、研究，以及知识库与数据库各自特性的对比，提出利用数据库技术和方法来组织、管理CARQS中的知识。在分别对知识表示、机器学习研究探讨的基础上，经过对多种知识表示方法进行分析、比较，最终确定利用框架表示法表示CARQS中的知识，用C++语言对数据结构进行了定义，并针对系统设计目标，选择机械学习作为性能改进途径。 在第四章，通过对Dijkstra算法的深入学习和研究后，针对Dijkstra算法进行了若干改进。首先引入了启发式信息，依此求得对航线进行剪枝，然后引入规划结果信息，使得规划的速度更为迅速、快捷。 在第五章，对整个系统和各功能模块的设计与实现细节作了较为详尽介绍，并给出了系统运行结果。