随着互联网的高速发展，越来越多的网络主机相连，网络服务需求已超过了网络的服务容量，对具有QoS(Quality of Service)服务的应用产生了严重的影响，如视频点播、IP电话等。选播是一种新型的网络寻址和路由模式，已被规定为IPv6中的一种标准的通信服务模型。选播的关键在于对于一个给定的应用和一组可提供相同服务的服务器，它能够为客户端有效地寻找到性能“最好”的服务器。选播通信服务是网络和通信技术中的一个重要研究领域，在广域网的多媒体应用和集成服务阿络等方面具有广泛的应用前景和研究价值。设计高效、安全的选播路由协议和算法是选播研究的热点问题。 本文选取多QoS约束的选播路由关键技术作为研究对象，对多QoS选播路由模型、选播路由的权重分配方法、基于智能方法的多QoS选播路由算法做了深入研究。论文的主要研究工作如下： (1)分析选播路由技术特点，建立了多QoS约束的选播路由模型，提出了多QoS约束的选播路由优化目标函数，给出了多QoS选播路由的评价指标。 (2)研究了选播路由的权重分配问题，提出了改进的权重分配方法。首先分析讨论权重分配的主要因素，研究选播通信控制接入率问题中的公平权重分配和不公平权重分配问题，然后在现有的权重分配方法的基础上，提出一种基于路由距离、本地接入记录和可用带宽的权重分配方法(WDDHB)。该方法优先路由距离，然后综合考虑本地接入记录和链路可用带宽。仿真结果表明，提出的方法具有较好的有效性和可用性。 (3)提出了一种基于粒子群优化算法的多QoS选播路由算法。算法使用特殊相加算子，使选择的路径之间可以相互学习，解决了“较差”路径向“较好”路径学习的问题；通过引入随机扰动算子，有效地避免了粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的问题。仿真实验结果表明，该算法参数少，收敛速度快，能使算法迅速跳出局部最优，保证了粒子的多样性，实现了求解多Qos约束的选播路由问题。 (4)提出了一种基于蚁群优化算法的多QOS选播路由算法。该算法从平衡网络负载的角度出发，设计了合理的路径评价方法，便于寻找适当的选播路由路径；通过改进蚁群优化算法的信息素更新策略和采用算法重启的策略，有效地解决了蚁群优化算法的易于陷入局部最优的缺陷。仿真结果表明，算法能快速地找到满足QoS约束的全局最优解为用户提供服务，能够提高选播数据包所请求服务数据的资源预留的成功率，能在一定程度上实现网络负载平衡，算法是有效的、切实可行的。 (5)提出了一个基于自适应遗传算法的多QoS选播路由算法。算法使用自适应的交叉率和变异率来解决基本遗传算法中需要反复设定交叉率与变异率的问题，避免了反复测试交叉概率与选择概率的步骤；通过使用适应度尺度变换，保持了遗传算法运行过程中种群的多样性，解决基本遗传算法的未成熟收敛问题，有利于得到全局的最优解。网络仿真模拟实验结果表明：该算法是有效且切实可行的，它能满足多个Qos的约束条件，较好地平衡网络负载，改善了网络服务质量。