随着道路网络与移动通讯的迅猛发展,基于位置的服务在人们生活中发挥着重要作用。而路径规划一直是基于位置的服务与在线地图服务应用中基础而且重要的问题,为人们出行提供了重要参考。随着城镇化水平不断提高,道路网络规模不断增长,面对处理大型复杂道路网络和时间依赖道路网络的挑战时,传统的路径查询算法因其局限性而不能满足大数据时代的需求。因此,需要设计高效算法来解决路网中的路径查询问题。本文在两种道路网络情况下对支配路径查询进行研究:基于静态路网的支配路径查询问题研究和基于时间依赖路网的多约束支配路径查询研究。同时随着用户个性化需求的增加,用户不再满足于现有在线地图路径规划的单一维度路径查询,因而本文研究的问题同时考虑路径花费与结点分数两个维度,寻找不受其他路径支配的支配路径集合。首先,本文研究静态路网中的多偏好顺序路径Skyline查询。分析现有的构造权重Voronoi图的算法在预处理和查询过程存在的局限性。为了提高查询效率,提出基于过程支配的精确算法,定义未完成路径间的支配关系,对查询进行路径花费的花费上界预算,并提出增加剪枝策略。通过以终点为导向的消耗估计策略,进一步减小搜索空间。同时在保证算法有效性的基础上提出算法:基于关键字结点权重聚类的算法,算法在不同依赖权重值条件下对关键字结点进行选择,进而通过四叉树索引的距离估算方法及聚类操作,选择组成路径的结点用于构建最终支配路径。对提出算法的复杂度进行分析,并通过OpenStreetMap中三个真实路网数据集在不同参数下进行对比实验证明所提算法可以有效解决静态路网中的多偏好顺序路径Skyline查询问题。其次,本文提出一种基于时间依赖路网的多约束支配路径查询。即给定时间依赖路网中的起终点、时间阈值以及顺序经过的关键字类别序列,计算从特定时间在起点出发并沿途顺序经过给定类别序列(如加油站、餐厅、商场等)且最终到达终点的在时间消耗与关键字目标评分均不受其他路径支配的路径集合。为解决查询问题,提出基本的精确算法BSL算法,利用广度优先遍历策略搜索所有可行路径,进而通过支配关系确定最终支配路径集合。为了提高查询效率,提出路网花费上下界剪枝算法TDER算法,构造时间依赖路网的花费上界图和下界图,通过预计算方式和剪枝策略减小搜索空间;同时基于现实生活中人们在路径设定中会朝着一个方向走而不会折返的思想提出FDER启发式算法,设计进一步减小搜索空间的剪枝方案。利用北京路网数据集进行实验,验证算法在不同参数设置下的运行时间及返回路径数目以证明其有效性。