组播是指同一信息从源节点传送到网络中多个目标节点(并不一定是所有节点)的通信方式。使用这种传输方式，数据将以较少的带宽占用满足大规模的客户端的接收，从而以最有效的方式完成信息在网络中的传输。组播通信的关键是组播路由的选择，也就是如何构建一棵组播分布树，用以在转发数据时能保证用户服务质量的需求。因此，找出既能满足应用服务质量需求，又具有最小代价的组播路由对保证组播应用系统的正常高效运行具有很重要的意义。现有常用的组播算法包括扩散法，DVMRP(Distance Vector Multicast Routing Protocol)，分层组播路由算法等。然而这些算法都有些缺点，扩散法资源消耗太大，DVMRP剪枝虽然效率较高，但是需要很大的空间来保存生成树。而使用分层组播路由算法的话，分层的处理，区域的划分，会导致了网络状态信息的不准确、不及时。论文提出了一种解决时延受限组播路由问题的算法。该算法为了实时性要求较高的网络所设计，因此它采取了一种基于免疫克隆计算的启发式的思想，结合了多智能体系统理论。它首先针对每个组播组成员求出满足时延约束的备选路径集合，再利用克隆策略结合多智能体进化处理备选路径的选择，从而达到构造组播树的目的，在有限的时间内能得到较好的结果。本文首先阐述了组播路由技术的研究现状和组播树理论基础和算法，然后研究了多智能体的理论基础。多智能体系统是一种分布式自主系统，是由多个自治智能体组成的智能体“社会”。在此基础上，将遗传算法的改进算法——免疫克隆计算进行研究，这个方法比标准的遗传算法具有更快的收敛速度和更强的搜索能力，然后这个方法及思想与多智能体系统相结合，给出了解决组播路由问题的新方法；该算法首先针对每个组播组成员求出满足时延约束的备选路径集合，再利用克隆策略结合多智能体进化处理备选路径的选择，从而达到构造组播树的目的。本算法利用待求问题的先验知识指导搜索、加速收敛，避免了进化的盲目性，并利用智能体的竞争、协作、自学习等行为求解组播路由问题，取得了良好的效果。最后本文使用网络仿真工具NS-2，对所提出的算法作了仿真实验，根据实验结果，对该算法进行了性能评估。