最短路径分析是GIS的一项基本功能，在社会生活中应用广泛，对其研究意义重大。目前，最短路径分析算法的研究已初成体系，但是，仍存在一些瓶颈性问题制约其发展，如多源异构数据融合问题、分布式网络环境中的算法与系统集成问题、海量多维数据的处理问题等等。作为一种智能算法，元胞自动机在土地利用、城市扩张和人员疏散等方面的应用效果显著，凭借其“自下而上”的运算模式和强大的空间分析建模能力在GIS中有很大的应用前景。在软件开发方面，中间件作为构件技术存在的基础，能够屏蔽底层多源异构系统环境和数据环境，提高模型复用率和软件开发效率。本文在上述应用需求和技术背景驱动下，提出了在海量空间数据下，基于元胞自动机的最短路径分析算法研究，并通过中间件方式实现算法与应用系统的集成，主要工作和创新点如下：1．系统地总结了目前最短路径分析算法的体系结构和研究现状；2．分析了元胞自动机原理及其在最短路径分析算法中的应用，在现有算法的基础上借鉴A*算法思想，提出了直线优化的元胞自动机最短路径分析改进算法。在西安市海量道路数据基础上进行实验，分析结果与Dijkstra算法一致，验证了算法的可行性；算法CPU运行时间比Dijkstra算法少的多，验证算法的高效性；研究了不同的道路网形态特征对最短路径算法的影响，得出算法在不同形态路网下的适应系数，提出了具有道路网形态自适应特性的元胞自动机最短路径算法；3．分析了中间件技术体系和特点，利用责任链的设计模式和COM技术实现了文中改进算法与应用系统的中间件集成，设计并实现了单机版与网络版的实验原型系统。经测试，基于中间件技术的系统开发效率明显优于传统的软件集成模式。