随着经济的快速发展，世界各国纷纷致力于研发新兴的交通技术，如开展智能交通各子系统的研究和应用，以应对目前较为严峻的交通环境。本文研究的基于限制搜索区域的实时动态导航的最优路径规划算法研究是智能交通的一个研究课题，通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最优路径来达到诱导驾驶员行为、减少车辆在道路上的停留时间，进而改善城市交通和避免交通阻塞的目的。最优路径规划技术是车辆导航系统中的核心技术之一，也是实现准确有效的导航功能的基础。能够结合实时的道路交通信息，为驾驶者提供相应的最优路径，不仅在理论方面有较高的研究价值，而且能为反映实时路况信息的智能导航产品的研发提供思路。 本文首先对实时动态导航下的限制搜索区域算法、路网权值的标定方法、最优路径算法的研究现状做了简要的分析，而后针对传统的限制搜索区域算法，用改进型的算法做了比较。在考虑诸多的影响交通状况的诸多因素后，将这些主要的参数进行规范量化处理后，根据驾驶员偏好确定不同的需求目标，利用系统工程中经典的层次分析法确定路网的特定路段的综合权值。 其次介绍了现有的通用城市路网模型，并对在城市路网中应用路径规划算法时要考虑的因素做了分析，针对性地构建了实时动态导航的城市路网模型。 最后综合限制搜索区域算法和路网权值标定方法，通过最优路径算法来规划最优路径，在此基础上确定了应用粒子群算法于该路网模型上的算法应用步骤，并由此设计了算法的仿真程序，得出了相应的仿真结果。