互联网的快速发展已深刻影响人们的工作、生活和思维方式,互联网的主要应用需求,也从最初的资源共享转变为对内容的获取。这种转变也使当今互联网的弊端日渐凸显,而目前的一些改良型方案已不能有效解决这些难题。因此越来越多的国内外研究机构致力于对未来网络体系架构革命式的研究当中。以信息为中心的网络是未来网络体系架构研究的热点,而面向内容和服务的网络是该热点之一。该架构将网络关注的重点,从原来的主机及主机所在的位置转移到用户所要获得内容上,并通过分布式的缓存机制来实现内容的高效且安全的传输。面向内容网络的路由机制及优化算法又是所有网络架构的核心研究问题,路由机制的好坏对面向内容网络的系统性能有着举足轻重的作用。本文主要研究了内容中心网络的路由机制及其优化算法。由于传统的内容中心网络路由机制是基于转发信息库进行的全转发策略,对转发接口没有控制,会带来网络流量和检索的冗余。因此,针对现有内容中心网络的路由机制的不足之处,在现有优化算法的基础之上,研究了一种混合遗传算法和蚁群算法的内容中心网络的路由优化算法。充分利用遗传算法的快速搜索能力和改进的蚁群算法的精确求解能力,对转发接口进行控制。通过测试环境的搭建和仿真结果的分析,该算法在对于内容中心网络的路由优化具有很好的适用性,并且在收敛速度、内容请求失效率及平均最短路径长度等性能上具有很好的改进。