粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)是一种新型的演化计算技术，已经被证明是一种有效的全局优化方法，并且广泛应用于函数优化、神经网络训练等领域，但存在优化复杂问题时易陷入局部极值、搜索精度不高的缺点。以粒子群优化算法为主要研究对象，寻找更加有效的改进算法很有意义。 AdHoc网络(MobileAdHocNetworks，MANET)是一种多跳、自组织、分布式的无线网络。无线信道固有的特点及节点移动造成网络拓扑的频繁变化，使得传统网络路由不再适用。AdHoc网络路由是个研究热点之一。 本文论述了粒子群优化算法的基本原理，介绍了标准粒子群算法及目前研究的现状，并针对基本粒子群算法的易陷入局部极值、搜索精度不高等缺点提出了几种改进的粒子群算法。在此基础上，针对AdHoc网络中多约束QoS(QualityofService)的多播路由问题，提出了一种新的结合MAODV和粒子群优化算法的QoS多播路由发现算法。仿真实验显示该算法较好地改进了端到端传输的代价、延时和带宽利用率，能够找到一棵消耗趋于最小、状态稳定的多播路由树，证明了算法的有效性。