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具有城市规模的大规模交通网络作为大规模网络的一个应用领域，由于不断升级的交通紧张问题，近年来也成为一个热点研究领域。智能交通领域中，在进行动态交通分配时，需要快速计算当前路况状态下的最短路径，因此大规模网络中最短路径的算法研究具有相当重要的现实意义，但由于网络规模因素，最短路径计算非常耗费资源。在社区分析的基础上，对大规模网络进行分割及简约，并提出了一个切实可行的最短路径的并行算法，并对该算法的正确性和时间复杂度进行了分析，理论分析及实验结果均表明：本算法在大规模网络应用中明显优于单纯应用迪杰斯特拉算法以