近几年网络高速发展,5G时代显然已来临,在5G的时代下,人工智能、物联网、大数据等将得到广泛的应用,为了保证关键业务正常运行,网络传输能力显得尤为重要。组播通信广泛存在于这些应用中,因此研究满足时延、丢包率、带宽等QoS约束的组播路由优化问题很有意义。本文通过对QoS组播通信的特征的分析,以及当前组播路由优化问题的研究,阐述了新的见解。由于对萤火虫算法的研究尚还处于初期,尤其在解决离散目标优问题的不足,本文首先针对TSP问题,提出了一种ODFA算法,之后将问题扩大到带约束的组播路由问题,提出一种BRDFA算法,通过实验证明本文所提出的两种算法是有效的。本文的主要研究内容和相关工作可以概括如下:1.基本的萤火虫算法只是适用于连续问题的优化,而组播路由优化问题属于NP-Complete问题,是一种离散目标优化问题,基本的萤火虫算法不在适用于解决此类问题。TSP被证明具有NP-C计算复杂性,被当做离散目标优化问题的基准,因此本文首先从解决TSP问题入手,提出了一种基于OX操作的离散萤火虫算法(ODFA)解决TSP问题。通过利用局部搜索程序C2-Opt和3-Opt来实现寻优和多样化之间的平衡,以提高搜索性能并加速收敛。此外,还引入动态变异因子,防止陷入局部最优。使用TSPLIB库中的实例进行实验,通过验证分析,证明了 ODFA算法可行有效,为后面研究QoS组播路由问题提供了依据。2.在解决TSP问题的基础下,本文提出一种基于BR策略的离散萤火虫算法(BRDFA)来解决QoS组播路由问题。针对QoS组播路由问题中树编码解码难复杂的问题,BRDFA算法提出一种前驱节点的萤火虫编码方式;同时对当前采用惩罚函数和树修复策略来处理约束条件,效率低且产生不可行解的问题,本文使用BR策略来保证搜索到的组播树都是满足QoS约束,加快了寻优的收敛。此外,为了防止陷入局部最优,增加种群多样性,引入了萤火虫扰动机制。通过仿真实验验证,证明了 BRDFA具有很好的可行性和适应性,提供了一种新的思路用于解决QoS组播路由优化问题。