随着实时多媒体通信需求的增长,满足QoS约束的组播路由算法成为当前研究的热点,QoS约束主要包括时延、费用、带宽、跳数等。组播问题的关键在于建立以根为源节点,覆盖所有成员节点,且满足约束要求的多播树,使信息以并行方式沿着树枝发送到不同的组播成员,节省网络带宽资源,减少拥塞。多智能体系统是近二十年来蓬勃兴起的崭新计算机学科,已经成为目前计算机科学发展最快的领域之一。其研究的目标是将大的、复杂的系统改造成小的、协调的、易于管理的且能够彼此相互通讯的系统。本文针对组播路由问题,结合多智能体系统、免疫克隆策略做了一些相关的研究工作。本文的主要研究工作如下：1.综述了Steiner树的一些启发式算法和智能算法,简要介绍了人工免疫系统、多智能体系统及其进化方式与研究现状。2.借鉴多智能体遗传算法(MAGA)中智能网格结构,提出了基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由算法(MNICSA)。算法在智能体邻域竞争操作前,先对邻域内抗体进行免疫克隆操作,保证了抗体在智能网格中位置固定。同时针对QOS组播路由问题,引入了疫苗的提取与接种策略以指导种群的进化,设计了变异算子以增加种群多样性。智能体克隆方式和变异算子设计是本章的创新之处,实验表明MNICSA在收敛速度和求解质量上取得了很好的效果。3.为解决智能网格中优秀个体扩散过快问题,提出了多种群智能体组播路由算法(MMAA)。将主种群分为若干子种群,每个子种群独立构造智能网格,单独进化并通过记忆库建立了子种群和优秀个体间的映射关系。使用迁移算子加快优秀个体在群体间传播,设计了个体生成算子来保持种群的多样性。子种群智能网格的建立和个体生成算子设计是本章的创新之处,实验显示在一定的适应度评价次数内,MMAA在求解精度上有很好的表现。