本文研究的是网络设计问题,它原本是运筹学里一个经典问题,广泛存在并大量应用于现实工业界的生产中,如传统的城市道路网规划设计问题、物流传输网点布设问题等。而随着互联网技术的飞速发展,人们开始不得不面对波分复用网络的网络设计问题。有两个问题常常出现在波分复用网络设计中:设计一个网络使其建设成本最低;疏导网络中的流量,使得网络的信道利用率最大。然而在实际应用中,这两个问题往往是同时出现,协同处理的,称为带流量疏导的网络设计问题。流量疏导的网络设计问题同最大团问题、旅行商问题等类似,都被证明为是NP-hard问题。在实际应用中,该问题的规模都非常大,通常来源于通信公司的实际应用,一般的通用求解器无法给出高质量的解。由于其问题结构的复杂性,在学术界研究也较少。本文首先给出了网络设计问题的数学模型,然后提出了一种新的元启发式算法,该算法的主体是基于两层结构的迭代局部搜索算法,上层结构用于调整网络拓扑结构,下层结构用于对流量业务进行流量疏导。对于该局部搜索算法,提出了一个新颖的基于树搜索的邻域结构和快速评估方法,不仅提高了算法的搜索效率,也提供了一个新视角来设计图问题的邻域结构。最后还提出了流量扰动和拓扑扰动这两种扰动技术,提升了算法的疏散性。本文还提出了网络设计问题的下界的方法。本文中的算例根据规模分为大、小两组算例,其中大规模算例源于通信公司的实际应用场景。本文提出的算法对两组算例进行了求解,计算结果与商用求解器CPLEX进行了比较。对于小规模算例可以在比CPLEX更短的时间内求出最优解;在CPLEX无法求解的大规模算例中,都可以算出与下界十分接近的高质量的解,从而验证了算法的有效性。