智能交通系统是解决现代城市交通问题的重要手段,车辆的路径规划服务是其中的基本组成部分。本文在分析目前主要车辆路径规划方法特点的基础上,尝试了一种基于程序性细胞死亡的进化算法的车辆路径规划方式,并从路网模型的建立、基于程序性细胞死亡的进化算法分析及其在车辆路径规划中应用等几个方面进行了研究。首先,应用图论的基本方法对城市交通路图进行数字化的抽象描述。本文以北京市部分区域为例,通过该地区的电子地图中的信息构建了用于进行动态路径规划问题求解的城市交通路网模型。其次,为了克服遗传算法易陷入早熟收敛的缺陷,将生理学中程序性细胞死亡的三个关键控制基因以算子的方式引入到遗传算法中,提出了基于程序性细胞死亡的进化算法。采用新算法求解多峰值函数优化问题,证明了该算法的可行性和有效性。随后,以Markov链为数学工具对该算法进行收敛性分析。最后,将本文所提的基于程序性细胞死亡的进化算法应用到车辆路径规划中,通过测试及与其它路径规划算法的对比,证明了该算法能有效解决动态的车辆路径规划问题,具有理想的可行性,对于实际的车辆路径规划问题求解具有重要的意义。