随着GIS的不断发展,它的应用范围越来越广,已在诸多领域中发挥着重要的作用,而最短路径算法是基于GIS实现最短路径选择中的不可或缺的手段。该文针对现存算法的缺点,将改进的蚁群算法应用到模拟医疗救护系统的最短路径选择中,以提高系统最短路径选择的性能和效率。文中首先论述了地理信息系统的基本数据模型、网络拓扑,以及GIS应用于医疗救护系统的必要性及其实现方法,利用Mapinfo软件对道路网络进行矢量化,生成电子地图,通过建立路段表与结点表,实现了网络拓扑关系的建立。接着详细地论述了蚁群算法的基本原理、数学模型、基本框架和实现步骤,从算法的时间和空间复杂度、优缺点等各项指标进行详细分析,与现今比较流行的Dijkstra算法、Floyd算法通过实例在时间复杂度和空间复杂度等方面进行了详细的分析比较。最后利用VC++和MapX进行模拟医疗救护GIS的二次开发。针对基本蚁群算法存在收敛速度慢和停滞现象等不足之处,采用了自适应加权方法和方向优先搜索方法相结合的改进措施。将改进的蚁群算法应用于模拟医疗救护GIS中,利用GIS的网络分析功能对城市道路网络的最短路径选择算法进行了深入地探讨研究,以西安市道路网络为实例,通过系统模拟实验,验证了改进蚁群算法在解决最短路径选择方案中的可行性。得到了很好的实际效果,验证了其算法的有效性,为后续医疗救护系统中最短路径选择优化等问题的研究奠定了基础,也为迈向实际应用做了铺垫。