在经典的车辆路径规划问题中,道路的交通信息如行车距离、固定的交通管理信息等,在路径规划前是已知的,这些信息不随时间的推移而变化,属于静态的路径规划。而在实际的车辆路径规划问题中,如路网中交通信息分配、交通事件信息等,都是实时变化的。近年来,通信和信息处理技术以及计算机硬件的发展,使得快速获取和处理实时信息、动态安排车辆路径成为可能,从而为动态规划研究创造了条件,动态车辆路径规划问题也就成为了研究的热点。本文将路径规划问题转化为加权路径,以路径长度与通行时间的线性组合为目标函数的优化问题,加入了道路的重要程度和宽敞程度等作为权值。并且总结和讨论了车载导航系统存在的问题和静态、动态最优路径规划的基本概念和理论,建立了动态路径规划模型,根据加入的权值得出模型的解。同时,分别给出了静态路径规划的Dijkstra算法和动态路径规划最佳成熟时间法,由于这两种方法求解动态路径规划问题都存在缺陷,本文提出用蚁群算法来求解动态路径规划问题,并采用效率优先的信息素实时更新策略,对于求解过程中出现局部最优解,引入随机蚂蚁这一概念。接着简要介绍了Greenshields模型和广义费用模型,在Greenshields模型的基础上,对路径状况进行了分析,根据广义费用方程,设计分层搜索算法,结合蚁群算法求解最优路径。最后,以时间最少作为规划准则,采用蚁群算法与分层搜索相结合的方法求解最优路径,该方法能够根据人们不同的需求和道路实时情况,有效地避开狭窄和交通拥挤地段,并且规划的路径长度和通行时间都较短,符合人们日常生活所需,实验结果表明,用该方法进行最优路径规划合理、有效。