随着网络技术的高速发展,多媒体业务需求量急剧增长,而组播作为一种点到多点的基础技术,能够很好地支撑多媒体业务,因此受到了广泛关注。传统组播采用“存储-转发(Store-and-Forward)"方式进行数据转发,无法保证获得理论上的最大组播速率。2000年网络编码被提出,该技术根据“编码-转发(Coding-and-Forward)"方式转发数据,弥补了传统技术的缺陷,使组播可以更好地支持带宽需求量不断增加的多媒体业务。早期的网络编码组播的研究工作中,大部分都假设网络中所有具有编码功能的节点都进行编码操作,然而编码操作需要额外的计算和存储资源,带来额外的计算消耗和时延。因此网络编码资源优化问题被提出,即保证组播最大速率的同时尽可能地减少编码操作。蚁群优化算法已成功地应用于很多组合优化问题中,但应用于本问题还未见报道,本文拟研究采用蚁群优化算法解决网络编码资源优化问题。本文提出了一种新的蚁群优化算法来优化网络编码资源优化问题(NRCM-ACO)。该算法包含了几个适应问题的特殊机制：(1)一个多维信息素维护机制,来解决信息素覆盖问题；(2)一个基于问题的启发素,来增强局部搜索能力；(3)一个基于禁忌表的路径构造方法,来得到从源节点到接收节点的无公共边的解集；(4)一项信息素局部更新机制,来指导蚂蚁选择更为合适的路径；(5)一个方案重构方法,以避免早熟收敛,提高算法的搜索能力。结合这些优秀的机制,NCRM-ACO算法在构建解的阶段能充分结合全局和局部信息,从而构建出全局最优解。仿真实验表明,在不同的基准场景下,我们提出的算法在效果和效率上都优于现有的所有算法。