在计算机网络中，多媒体实时多播通信是当前研究热点。多播实现了同一信息从源节点到网络中多个目的节点(并不一定是所有节点)的传送。多播问题关键是在于建立一棵满足QOs约束条件且覆盖所有目的节点的最优多播树。本文针对QOs多播路由问题，提出了几种多播路由算法，并对其组合优势进行了分析。　　 主要研究工作如下：　　 1、对多播问题的基本知识进行了综述，介绍了多播路由问题的多种算法和发展趋势。　　 2、深入分析了三种现代优化算法：基本遗传算法、基本蚁群优化算法和克隆免疫算法。针对上述算法在解决多播路由问题时存在的问题与不足，设计了三种改进的优化算法：改进遗传算子的遗传算法、克隆免疫蚁群优化算法和遗传算法与蚁群算法相融合的优化算法。　　 3、从算法自身有效性改进和组合优势分析两个角度进一步展开工作：提出了基本遗传算法和蚁群算法的改进方案；比较分析了组合算法在解决多播路由问题上的优化效果；研究了组合算法衔接点的判定条件，提出了合理的组合策略。其中，改进遗传算子的遗传算法通过设计多样性维持机制的选择算子、与代数相关的交叉算子和与个体适应度相关的变异算子，有效解决了传统遗传算法中早熟收敛的问题；第二种算法引入动态改变的信息素挥发强度改进蚁群算法，然后将它与克隆免疫算法融合，通过合理编码和转换有效解决了蚁群算法初期信息素匮乏、搜索盲目的问题，实验结果表明，此算法比基本蚁群算法和克隆免疫算法更加有效；最后一种算法，通过分析蚁群算法与遗传算法运行的规律，合理确定染色体的适应度值向蚁群算法各链路的初始信息素值转换的时机，充分利用遗传算法的快速性和蚁群优化算法的精确性，仿真实验表明，改进后的算法收敛速度更快，全局搜索能力更高，更适用于大规模网络。