冬季路面积雪常会导致道路交通系统无法正常运行,制定有效的除雪车辆路径规划方案,在最短时间内清除路面积雪成为保障道路畅通和行车安全的重要手段。为此,本文旨在通过对冰雪条件下路段的关键度进行评价,划分路段优先服务等级,研究满足服务等级限制的除雪车辆路径规划问题,从而最大程度地减少道路积雪带来的经济损失,提高道路交通的可靠性。通过考虑除雪车辆服务特性和除雪相关决策问题,明确除雪车辆路径规划问题的决策目标和相关的实际约束条件。并在研究冰雪条件下道路通行能力和路段阻抗函数基础上,以路段失效后整个路网出行费用的增加值来定义路段关键度,以此划分路段的优先服务等级,建立了以除雪完成时间最短为目标的除雪车辆路径规划模型。除雪车辆路径规划模型属于典型的NP难题,难以进行精确求解,故在模型求解过程中分别引入了并行计算和串行计算思想,将原模型划分成多个子模型进行求解。并行计算过程是将原模型按路段服务等级划分成若干个多车辆乡村邮路模型,即将原模型的求解转化成对该若干个子模型进行独立的路径寻优。在并行计算的子模型求解过程中,由于除雪车辆服务起始节点和服务路段数量的不确定性,若采用传统的启发式算法容易产生非可行解,因此通过对传统遗传算法进行改进,构造了一种有效的启发式算法进行路径寻优。串行计算过程中是将路网中所有有向弧划分成多个子集,为每个有向弧子集分配一辆除雪车进行独立除雪,即先分群后路径寻优。在串行计算的子模型求解过程中,采用遗传算法求解每一个有向弧子集中除雪车辆的最优路径。本文以典型的苏福尔斯路网作为算例进行分析,并对串行计算和并行计算二阶段求解方法的计算结果进行对比分析,讨论了这两种方法的有效性和适用性。