目前,网络的许多应用都带有QoS要求,QoS路由问题已经成为网络技术领域内的一个研究热点。研究表明,多约束条件下QoS路由问题是NP-完全问题,用常规方法难以求解。蚁群算法是一种新兴的人工智能算法,具有稳健性、正反馈、分布式计算、易于同其它算法相结合等特点。并且,网络路由优化问题的计算分布、非静态随机动态以及异步的网络状态更新等特征与蚁群算法的分布式计算、自组织等特征匹配得很好。因此,应用蚁群算法来解决网络QoS路由优化问题是一个很好的选择。本文首先对QoS路由的基本概念和原理作了比较系统而完整的阐述。接着详细介绍了蚁群算法的基本原理、算法模型、算法流程等,并深入分析了算法的参数,讨论了算法的优缺点。针对蚁群算法存在的初期收敛速度慢、收敛时间过长、易陷入局部最优等缺陷,结合QoS路由优化问题,本文提出了三种改进思想:一是引入双向分工的搜索机制,并实行路径变异策略,进行二次蚁群寻优。二是改进节点选择策略,并根据目标函数值动态更新信息素。三是利用最大-最小蚁群算法原理对信息素进行限制,并应用局部搜索方法提高搜索效率。最后通过实例对所提出的改进蚁群算法在QoS路由上进行了优化仿真验证,实验结果表明,本文提出的改进蚁群算法是有效和可行的。