内容中心网络以数据内容本身作为体系架构的中心,可以从根本上解决现今以内容分发和检索为主的网络需求和基于IP网络“主机——主机”的通信模式之间的不匹配。内容中心网络的路由机制采用了基于内容名称和固有支持多播的方案,其路由算法的效率对网络的性能具有重大的影响。本文的研究重点是对内容中心网络路由算法的优化。首先,针对现有的SoCCeR蚁群路由优化算法进行了详细研究,分析其具体工作机制和优缺点。然后,本文提出了基于分布均匀度的内容中心网络蚁群路由优化算法RED-ACO,对SoCCeR算法进行了两方面的改进。(1)针对蚁群算法收敛速度慢和容易产生停滞现象之间的矛盾,RED-ACO算法根据转发接口列表信息素分布的均匀度动态调整蚁群算法的收敛速度。蚂蚁代理分布比较分散时,则加快收敛速度,以更快地求解最优路径;蚂蚁代理过于集中时,容易产生停滞的现象,则减慢收敛速度,以探测出更优的路径。(2)将蚁群算法与内容中心网络的特性相结合。内容中心网络具有自适应的转发策略,可以快速地探测出链路失效或网络拥塞等问题。转发层面探测出网络问题后,会向下游请求节点发送NACK兴趣包进行反馈。RED-ACO算法根据反馈,可以快速调整转发接口,探测其他最优路径。最后,本文搭建了基于NS-3和CCNx的内容中心网络模拟实验平台,对RED-ACO算法和现有的SoCCeR算法分别进行网络模拟实验。通过对两者实验数据的对比分析,表明本文提出的基于分布均匀度的内容中心网络蚁群路由优化算法优于SoCCeR蚁群路由优化算法。