随着Internet的发展,涌现出了许多新的通信需求,如视频点播、多媒体会议、远程教学等,这类应用促进了多组播通信的发展。不确定网络性能参数下的多约束QoS组播路由优化已成为安全组播领域的一个重要研究课题,也是下一代Internet和高性能网络亟待解决的难题,在本文将单源多目的组播称为组播,将多源多目的称之为多组播,多组播路由问题是在一个给定的通信网络中找到一个总代价最小且满足带宽-时延约束的多个源点到多个目的点的路由集合。这是一个比组播路由问题更加复杂的问题,是一个NP-hard问题。本文主要研究了多智能体方法在多组播路由的应用问题。从智能体的方法的角度出发,把网络中的每一个节点抽象成一种具有局部感知,竞争协作和自学习能力的智能体,通过智能体对邻域内信息的收集和对信息的反应,以及智能体之间和智能体与环境之间的相互作用达到全局优化的目的。进一步构建一种分布式多组播路由算法。Agent技术能较好地适应Internet分布式的特点，将其引入网络分布式路由计算领域是对Internet路由系统的革新。随着Internet的爆炸式增长,现有的路由算法已难以满足用户的多Qos要求。现有的路由算法基本上都是利用静态信息，这样计算出来的组播树不能反映实际情况,具有很大的局限性。针对此问题.本文提出利用Agent技术预先收集、更新网络链路状态信息,以便尽可能地反映实际情况。提出了一种面向Agent的分布式路由算法。该算法的路径选择策略不是采用“源节点控制算法”,而是依据路由中所得到的时延实测值和建立组播树时路径的hop数控制,由各节点独立地选择下一个节点(最佳节点)。数值实验结果表明,文中提出的算法可以有效找到多组播路由问题的优化解。