移动社交网络是当前移动网络应用研究中的热点之一,而其中的消息转发是一个关键性问题。移动社交网络是一种结合了网络与节点社会特性的机会网络。与传统的移动自组织网络的最大不同之处在于,机会网络中源节点和目的节点之间不存在稳定的端到端连接。针对机会网络所提出的消息转发机制虽然在一定程度上适用,但是由于没有考虑到节点的社会特性,消息转发的效率并不理想。尽管近几年有一些学者试图将节点的社会特性引入其中,以此来提高消息转发的效率。但是,它们几乎都没有考虑网络中节点的自私性,以上种种原因限制了移动社交网络的应用。在此背景下,本文利用智能优化中的蚁群优化和粒子群优化等理论,结合移动社交网络的特点,提出了移动社交网络中基于智能优化的消息转发机制。本文首先针对移动社交网络的典型特征,归纳了移动社交网络的一般模型。在此基础上,我们充分考虑节点的社会特性,结合蚁群优化理论设计出了一种移动社交网络中的消息转发机制。在实践过程中,针对蚁群优化容易陷入局部最优的问题,将粒子群优化引入到蚁群优化中去,让蚂蚁具有粒子的特性,进一步优化上文提出的消息转发机制。最后,考虑网络中的节点存在自私性,本文提出了基于节点声誉值的激励机制。通过节点合作概率和节点声誉值来决定将消息转发给哪一个节点。通过综合节点自身愿意合作概率和其它的节点的声誉值,来决定消息转发给哪一个节点。在这样的情况下,节点为了能获得其它节点的服务就必须参与合作来提高声誉值,因此该机制能够鼓励用户提高转发消息的概率,从而解决移动社交网络中用户的自私性问题。仿真实验结果表明,本文提出的移动社交网络中基于智能优化的消息转发机制可以有效地提高消息转发的性能。通过设计基于节点声誉值的激励机制,鼓励节点间的合作,抑制节点的自私行为,从而提升了效率。本课题对移动社交网络的进一步发展具有积极意义。