随着Internet高速网络中实时和多媒体应用业务的迅速发展，要求IP网络能提供高效的服务质量(Quality of Service，QoS)支持，但是传统“尽力而为”的IP网络路由策略集中于建立端到端的连接，并且一般只考虑一种服务数据结构。而高速多媒体应用具有不同的性能需求，如带宽、延迟、延迟抖动和包丢失率等。通过对QoS路由研究可以实现：(1)为每一个接纳的QoS业务连接请求，找到满足其QoS要求的可行路径；(2)优化全局资源利用率，平衡网络负载，从而最大化网络接受其它QoS请求的能力。IP网络的QoS路由算法已成为当今通信领域的一个研究热点。　　 有研究证明QoS路由是NP完全问题。对于这种问题很多专家学者开始探讨采用智能优化算法来进行网络路由优化，并已取得较好的结果。蚁群优化是一种用于求解复杂组合优化问题的启发式算法。它是由意大利学者Dorigo于1991年首次提出，并最初被用于求解旅行商问题。本文的研究工作主要是采用蚁群算法，对QoS路由问题做了一些探索性的研究，并且在蚁群算法的基础上，提出了自己的改进的IPQoS路由算法。取得的主要成果如下：　　 (1)本文对几种常见的蚁群优化算法进行了比较深入、系统的分析和研究，并采用国际上通用的测试问题库TSPLIB中的几种TSP问题，对该几种算法进行了计算机仿真和分析。根据程序仿真的结果对蚁群算法的收敛速度及全局收敛性等性能进行了分析，提出优化蚁群算法方案，并根据理论分析和仿真结果论证了该方案的有效性，而且总结了各蚁群优化算法中普遍存在的两个缺陷，即算法易陷于停滞和算法收敛速度慢，从而为后续的研究工作提供了理论和实验基础。　　 (2)针对蚁群优化算法的缺点和网络中的实际应用情况，提出了一种改进的基于蚁群优化的IPQoS路由算法。通过仿真验证，改进算法和与链路状态路由算法以及基本的蚁群路由算法相比，简单有效，不但能避免算法陷入局部优化和加快算法收敛速度，而且能够有效地规避网络拥塞，达到网络的负载均衡，从而能够很好地满足QoS需求。