在GIS环境下研究最优路径问题具有很多优势,GIS的信息可视化、高效处理空间数据的特点,使其在研究与路径相关的问题时,更加高效,处理结果更加直观。本文研究的最优路径问题是物流配送中的危险品运输,由于运输危险品需要考虑到安全因素,因此最优路径的功能可以使车辆驾驶者提前熟悉运输路线,管理者能够更好地监控车辆是否按照既定路线行驶,在提高了运输安全性的同时也节约了运输成本。如果运输车辆出现危险情况,最优路径的功能也可以帮助救援队更快地达到出事现场。本文研究的最优路径问题是采用蚁群算法来求解,蚁群算法具有鲁棒性、正反馈性等特点,求解能力强,易于编程实现,能够很好地与其他算法融合,解决不同类型的问题。但同时蚁群算法也存在收敛速度慢,易停滞、陷入局部最优解等缺陷。增强算法的正反馈作用,有利于提高算法的收敛速度,但同时也将导致算法搜索新路径的积极性降低,导致算法更易停滞、陷入局部最优解。在分析了基本蚁群算法的优缺点之后,本文针对蚁群算法的信息素更新机制,提出了改进方法,使得改进之后的蚁群算法加快了收敛速度,同时对减弱算法搜索新路径积极性的影响也较小。经过了算法验证之后,证明了改进后的蚁群算法比改进之前算法效果更好。本文采用MapABC和Eclipse为开发环境,采用Webwork-Spring-Hib ernate框架进行开发。MapABC的API接口提供了许多函数,代码编写简单但功能强大,能够有效地实现对地图初始化处理,并能够获取地图上任意一点坐标、计算两点之间的线路距离而不是直线距离,能够更精准地计算出最优路径模型中任意两个节点之间的实际路径距离,使得算法模型所需的数据更加准确,为最优路径的编程实现提供了良好的技术支持。