随着Internet在全球范围的发展，人们对通信系统的容量、带宽及传输质量等都提出了更高的要求。采用密集波分复用技术(DWDM，DenseWavelength-DivisionMultiplexing)的光网络可以提供很高的带宽，有利于充分发掘光纤的带宽资源，有利于发展新型业务、保证传输质量，因而成为人们瞩目的焦点。IP是数据传输中应用最为广泛的协议。IP技术与DWDM光网络的结合-IP/DWDM光Internet将是下一代Internet骨干网的重要选择。 在IP/DWDM光Internet中，用户的一个通信量请求所需要的带宽往往小于网络中一个波长信道的容量。如果为每个带宽需求小于波长粒度的通信量请求分配一个独立的波长信道，会造成网络带宽资源的浪费。为此，引入了通信量疏导机制。它是一种将低速通信流组合到高速波长信道上的技术，可以极大地提高Internet的带宽资源利用率。 本文针对IP/DWDM光Internet中网状拓扑下的静态和动态通信量疏导问题分别进行研究。网状拓扑下的通信量疏导问题已证明是NP难问题，需要采用启发式算法或智能优化算法来解决。针对静态通信量疏导，本文把服务质量(QoS，QualityofService)的概念引入到通信量疏导中来，以最小化网络资源占用率和最大化用户整体QoS满意度为目标，基于博弈论和分层图的思想，建立了可应用智能优化算法的通用框架结构，并在该框架中应用人工免疫算法，对该问题进行求解。针对动态通信量疏导问题，本文提出了一种新型启发式算法，为新到达的通信量请求路由和分配带宽等网络资源，同时最小化满足该通信量请求的网络费用。 为了验证算法的可行性和有效性，用VC++6.0开发了一个仿真环境，同时以美国自然科学基金网NSFNET、中国教育和科研计算机网CERNET1和CERNET2以及欧洲巨人网GEANT等的骨干网拓扑为仿真用实例，将本文设计的算法与已有的经典启发式算法进行性能比较，并对网络参数对算法的影响进行了分析。仿真结果表明，本文提出的静态和动态通信量疏导算法是可行和有效的。