机会网络是一种不需要在源节点和目的节点之间存在完整路径,利用节点移动带来的相遇机会实现网络通信的、时延和分裂可容忍的无线自组织网络。这种新型网络可以容忍较长的时延以及频繁的网络连接中断,对于野生动物监测、移动社交网络、车载网络以及偏远地区互联网设备等场景有较强的适应性。近年来网络技术的研究学者对机会网络中的路由算法、安全性问题、应用领域以及节点的协同和移动等问题展开了广泛而深入的研究,极大地推动了机会网络的发展,因此对于机会网络的研究工作具有非常重要的意义。本文着重于研究机会网络中的路由算法,力求优化路由算法在消息投递成功率、网络负载率、平均时延等方面的性能,并结合多方面策略提出了具体的算法改进方案。本文的主要内容如下:首先,结合几种传统的机会网络路由算法的思路,采用转发-复制相混合的消息数据传递方式和分阶段操作的策略,基于机会网络中节点的地理位置信息、历史相遇频率以及其他相关辅助信息分别设计了消息转发机制,接下来综合前面几部分算法的核心思路,针对不同的信息获取情状况设计了基于多种策略的机会网络路由算法,并在ONE仿真平台上将其应用于混合移动模型场景,实验证明该算法在消息投递成功率、平均时延、网络负载率等方面的总体性能优于其他几种经典的机会网络路由算法,并探究了机会网络设置参数的变化对算法性能的影响。其次,针对机会网络的社区特性和自私节点问题,提出了一种结合蚁群算法和k-means算法的策略。将蚁群算法应用于机会网络的路由场景,针对机会网络中节点连接的不确定性确立了具体的探测蚂蚁传递及信息素更新的机制,以信息素为基础对网络中的节点进行了社交属性设定进而进行社区划分,并基于节点传递消息的声誉使用K-means方法进行自私节点检测,接着通过仿真实验验证了算法在自私节点检测正确率以及网络性能指标上相比于经典算法的提升,并测试了算法在不同参数情形下的性能表现,证明了算法的有效性。最后,针对机会网络中与网络传输安全性密切相关的泛洪攻击和密钥管理问题进行研究,通过建立节点间的信任模型达到对泛洪攻击的检测及节点公钥记录列表正确率优化的目的,使用ONE仿真平台对算法进行了仿真实验,证明了算法对机会网络安全性能的提升。