最短路径算法是网络分析中的核心问题，尤其在交通、地理信息系统和计算机科学等领域具有广泛的应用。该领域的研究始于1959年迪杰斯特拉的开创性工作，随后戴尔、格洛弗、Klingman、菲利浦、胡佳、戈德堡等众多学者的贡献催生了多种算法，并通过实证研究评估了它们的性能。
在真实道路网络中寻找最短路径具有挑战性，因为这些网络具有复杂的拓扑结构，如城市中心的密集网格和郊区的放射状结构。传统的算法评估通常基于随机生成的网络，这些网络可能无法准确反映真实道路网络的特性，如连通性、弧形节点比例和长度分布。例如，随机网络中可能出现一个节点与两个相邻节点距离差异较大的情况，这对某些算法来说可能不是最优解。
本研究旨在对比和评价15种最短路径算法在真实道路网络上的表现。这些算法在包含美国中西部和东南部十个州以及国家公路规划网络的数据集上进行了测试。研究发现，真实网络的特性，如高密度城市网络和郊区网络的差异，对算法性能有显著影响。这与仅基于随机网络的评估结果有所不同，揭示了算法在处理实际数据时的敏感性。
算法的选择应考虑应用场景和性能需求。虽然计算速度是一个重要因素，但存储需求、代码可获取性和实现复杂性也是实践中需要考虑的关键点。文章中提到的C源代码实现为从业者提供了便捷的工具，使得他们可以轻松地将这些算法应用到自己的系统中。
最短路径算法的选择需综合考虑网络的特性和应用需求。对于真实道路网络，研究建议使用那些在复杂网络结构下表现优秀的算法。同时，对算法的输入数据敏感性的深入理解有助于优化算法在特定环境下的效率。这项工作为运筹学、管理科学、交通工程和地理信息系统领域的研究者和实践者提供了有价值的参考，帮助他们在解决最短路径问题时做出更明智的决策。
