随着网络技术的发展，网络功能日益强大，业务的综合性更为突出。网络通信涉及到多用户参与，需要耗费大量的网络资源，由于不同网络业务对各种服务质量(Quality of Service，QoS)有着不同的要求，因此，在网络通信中找出满足各种服务质量的路由极为关键。无线移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Networks，MANETS)的出现有效地补充了有线网络在移动性、组网灵活性、抗毁性等方面的不足，但其通信过程同样涉及多用户及服务质量的问题，由此可见无论在有线网络还是Ad Hoc网络寻找满足QoS的路由是网络通信中的关键技术。　　 目前，通过组播通信的相关方法对以上问题进行处理。主要采用一些典型的启发式算法、智能算法对基于QoS的组播路由进行求解。其中遗传算法(Genetic Algorithm，GA)的运用最为广泛，由于其自身的一些不足，可能会使算法陷入局部最优，因而为克服遗传算法早熟的组合智能算法应运而生，并成功的求解了组播路由问题。　　 本文主要对QoS组播路由算法进行了相关研究，提出了收敛性更好、稳定性更高、更有效地算法。论文首先对遗传算法、混沌优化算法、QoS组播路由三大理论进行了深入、系统的研究；在此基础上针对有线网络的特点分别提出了基于Tent映射混沌遗传算法的组播路由算法和基于Uam-von Neumann映射混沌遗传算法的组播路由算法，有效地克服了遗传算法早熟缺陷及传统Logistic映射搜索区间分布不均匀且搜索速度相对较慢的缺陷；并在研究Ad Hoc网络的特性后提出了基于混沌遗传算法的移动Ad Hoc网络组播路由算法，这是首次将混沌优化算法应用于Ad Hoc网络组播路由算法之中，取得了理想的结果；通过仿真实验分别证明了各个算法的有效性。