随着Internet的发展，各种实时业务应运而生，这对服务质量(Quality of Service，QoS)提出了更高要求。传统的QoS 路由算法在实现路由技术上暴露出缺陷，主要体现在路由信息不能及时更新，网络状态信息计算量大、不能适应网络的动态变化等方面。在这样的背景下，QoS 路由迫切需要新的技术来满足其进一步发展。 蚁群智能是一种全局优化的智能技术。利用蚁群并行搜索、群体优化的特点，将蚁群智能用于QoS 路由计算，是解决QoS 路由问题的一个新途径。本文首先分析了目前国内外QoS 路由算法的研究现状，指出了该领域存在的计算量大、多业务并存、信息不准确性等方面的问题。针对以上问题，提出了基于蚁群智能的多约束QoS 单播路由模型，并设计了基于该模型的路由算法。最后分析了算法的性能，通过仿真实验验证了该算法的可行性。本文主要研究工作与创新如下： 1.分析了QoS 路由问题目前存在的问题及研究难点，在分析蚁群智能特点的基础上，将其应用于基于约束的QoS 路由模型中，提出了基于蚁群智能的多约束QoS 单播路由模型。 2.针对基于蚁群智能的多约束QoS 单播路由模型，采用基于概率路由算法设计方案，设计了基于蚁群智能的路由算法，通过对算法中的随机状态转移规则、路由更新规则及适应度函数的设计，有效地实现了高质量的路由搜索，并在一定程度上保证了路由的安全性。 3.设计了算法的主要数据结构。通过仿真实验，在网络路由实例中运行路由算法。通过对实验结果的分析，证明该算法可以根据服务请求，动态实现多约束路由的搜索，同时保证路由的有效性。