随着网络规模的不断扩大以及人们对网络交易的需求,涌现出了大量的大规模多用户组播的应用。在传统的组播技术中,组播组的用户之间相互传递信息是通过一棵可以覆盖该组的转发树来进行实施的。并且要求转发树上的所有树节点均维持每一个组播组的转发状态。在转发信息时,数据包在树的每一个结点处复制,并在每条分支链路上转发且仅转发一次。这种组播机制的优点是可以使整个网络范围内组播分组数据的复制量控制在一个很小的范围内,从而可以提高组播数据的转发效率,降低带宽浪费并缓解网络堵塞。但是,随着网络中组播组的个数的迅速增加,需要保存的转发状态也逐渐增多并呈现线性增长。如果路由器上需要保存的转发状态数目很大,尤其是在并发进行的组播组会话很多的骨干网中,会使得路由器的内存需要同样变得很庞大。并且,需要进行的对每个分组的转发地址的查找过程以及分组数据的转发过程都会因此变得相当慢。由此可见,当网络中存在大规模的组播数据转发时,对于组播组的管理会消耗大量的资源(例如保持组播组状态信息的内存)以及控制开销(例如建立和维护组播树的开销)。因此,组播转发状态问题已严重影响了网络性能,抑制了组播组的再扩展性,成为制约组播技术发展的重要瓶颈。为了解决上述问题,本文针对传统组播的弱点提出了两种解决聚合组播问题的方法。分别是基于蚁群优化算法的聚合组播算法和基于MPLS的聚合组播协议。下面分别对这两种算法进行介绍。1.基于蚁群优化算法的聚合组播算法。此算法是针对传统的聚合组播算法难以获得全局最优解而提出的解决方案。该方案对树的选择问题进行了适当地转换,并基于蚁群优化算法的自组织、分布式协作产生的集体的正反馈效果,使所求解不断向全局最优解靠拢。实验结果表明,与其他算法相比,此算法能够在较短时间内得到更优的解。2.基于MPLS的聚合组播协议。在这个部分重点讲述的仍是聚合组播中树的选择算法,文中对树的选择算法进行了详细描述,除此之外还给出了候选树的生成以及组树匹配方法。最后,对协议中树的管理方法等作了补充说明。此协议中的聚合组播算法是利用关键节点的特殊性来构造聚合树的,从而大大减少了网络资源的消耗,提高了数据转发效率。