在新一代Internet网络上,网络规模迅速地增长、网络技术不断地成熟完善,特别是多媒体业务地兴起,提供高水平服务质量(Quality of Service,QoS)是目前计算机网络研究的主要课题。其中,如何在满足QoS要求的情况下进行路由选择,并且有效地将QoS路由选择与网络资源优化利用结合在一起,已经成为路由算法研究的一个重要方向。 本文主要研究了基于非精确网络状态信息下的QoS路由算法及有关技术,并结合蚁群算法的思想提出了针对QoS路由优化问题的改进的蚁群算法。 本文的研究工作有以下3个方面: 1) 分析了基于IP的QoS研究体系、路由策略与算法,论述了网络状态信息非精确性的原因及其不精确网络状态信息下路由算法研究的问题和模型,讨论了基于不精确网络状态信息的路由算法的研究现状。 2) 介绍了蚁群算法的基本原理、搜索空间解的特点、算法的优缺点及其研究近况,针对蚁群算法存在的计算时间长、易陷入局部最优解的缺陷,提出了针对网络QoS路由选择结合资源优化问题的改进算法——基于混合行为的感知蚁群算法(Hybrid Behavior based Sensational Ant Colony Algorithm,HBSACA) 3) 通过算例,对提出的HBSACA算法针对网络路由QoS路由优化问题进行了仿真实现,验证了改进算法在网络路出问题上的可行性和有效性。通过对仿真结果的讨论,对改进算法在动态网络拓扑结构下进行了实验分析。