随着Internet的出现以及迅猛的发展,越来越多的多媒体应用大量涌现而出,例如视频会议、远程视频教学和视频点播等。这些应用虽然都有着不同的形式,但是却都有着一个共性:对信息传输的高效性都有较高的要求。为了更好的保证这些业务的传输质量,信息在传输过程中需要满足一些特定的要求,这就是所谓的Qo S(Quality of Service)问题。多约束的Qo S问题已经被证明是一个NP难问题,而传统的路由协议提供的是一种“尽力而为”的服务,无法有效的提供Qo S保障。为了有效满足Qo S约束条件,智能算法被用来解决多Qo S约束的NP难问题,而在众多智能算法中,遗传算法因具有较好的并行性、全局性和自适应性,故在解决NP难问题方面拥有较大的优势。现在已有很多基于遗传算法的多Qo S约束组播路由的研究,但是要将组播路由问题很好的和遗传算法结合在一起,有两个难点,第一个就是如何设定种群个体完成编码,第二个就是如何设置好的适应度函数。好的编码可以无需解码,并且可以有效地完成交叉和变异操作;而遗传算法求解的过程中基本上不需要使用搜索解空间的任何知识和其他辅助信息只需要根据适应度函数值来对个体性能进行评价,并在评价基础上进行遗传操作直到求得解。针对以上问题,本文基于遗传算法循序渐进的分别研究多Qo S单播路由、满足时延和带宽约束的组播路由以及多Qo S组播路由。最后针对每个问题各提出了一个改进的遗传算法,分别解决了满足多Qo S约束的单播路由问题、满足时延和带宽约束的组播路由问题以及满足多Qo S约束的组播路由问题。其中第一个算法主要在设定适应值函数的时候提出了一种创新的惩罚机制,第二个算法主要提出一种创新的编码方式,而最后一个算法是对前两个算法的一个整合。对于文章提出的算法分别进行仿真实验,最后可以得出结论:文章提出的算法都是可行的,并且通过与现有提出的遗传算法结果进行比较,文章算法在收敛性、资源消耗和花费代价方面的性能明显优于现有算法。