随着我国经济的崛起,城镇化的推进,汽车保有量不断激增,交通拥堵已经屡见不鲜。交通拥堵一般是由一、两个交叉口处引起,逐渐影响到与之相邻的几个交叉口所组成的交叉口群,尤其是在交叉口过饱和情况下,拥堵情况更加严重,此时,路径距离因素已经不是绝大多数人出行时所优先考虑的问题了。如何在过饱和交叉口组成的交叉口群中找到一条出行时间最短的路径,往往是我们所优先关注的问题。本文针对过饱和交叉口群进行研究,引入群体智能算法——蚁群算法,借助该算法在路径优化方面的优势,将以距离为标准寻找最优路径,改进为以时间为标准进行优化,寻找过饱和交叉口群中从起始点快速到达目的地的最优路径;结合交叉口与路段的通行时间数据,采用MATLAB编程,实现应用蚁群算法寻找时间最短最优路径的过程;结合算例进行研究,得到过饱和交叉口群最优路径,并通过计算结果与程序运行结果的对比分析,验证了改进算法和程序的可行性与正确性。论文主要完成的工作如下:对基于蚁群算法的过饱和交叉口群路径优化研究的背景及意义进行了说明,对国内外相关领域的主要研究成果进行了综述,对蚁群算法的基本理论和模型进行了阐述;对蚁群算法的改进思路和改进方法进行了研究,并给出了过饱和交叉口群的定义,对蚁群算法改进程序中所用到的时间计算标准和交叉口延误模型进行研究;在上述研究基础上,以6个过饱和交叉口组成的基本路网为例,应用MATLAB对基于蚁群改进算法的过饱和交叉口群路径优化程序进行设计,对程序中主要参数设置的合理性进行了分析,对数据来源、数据处理方法及延误时间的表示方法进行了说明;通过程序设计,实现了应用蚁群改进算法实现在过饱和交叉口群中进行路径寻优的过程,并通过两组数据计算,验证了改进算法和程序的合理性和正确性;研究结果表明,改进的蚁群算法能够在过饱和交叉口群中寻找到时间最短路径,并且改进算法具有较好的可扩展性。