路由是网络最基本而最重要的功能,对网络的性能产生直接的影响,但是当前的路由问题不再是简单的最短路径问题,而是需要满足各式各样的需求的约束路由问题,其中带宽是最基本的约束条件。本文把处理一段时间内网络中产生的所有带宽约束路由请求的集合的问题称为批量带宽约束路由问题。一方面,现有的方法逐个处理出现的带宽约束路由请求,随网络节点数增多,不仅平均单位时间出现的带宽约束路由请求数明显增加,而且平均处理一个请求的运行时间也显著增加,导致新出现的带宽约束路由请求无法及时得到处理,影响网络的性能。另一方面,由于带宽资源的有限性,直接并行处理不同的带宽约束路由请求会导致出现违反带宽约束条件造成拥堵的风险,降低服务的质量。针对这一矛盾,本文为批量带宽约束路由问题的快速求解提出了两种新方法,旨在保障解集质量的条件下有效减少端到端运行时间。1.基于切片的并行启发式算法,它通过定义并求解一个切片问题把批量带宽约束路由问题分解为多个规模更小的子问题,然后根据所得切片的拓扑图之间无交集的特点实现了没有违反约束条件风险的并行化求解方式,在实验中端到端运行时间的减小比例最高达39.77%。2.基于商图的并行启发式算法,它首先为原图建立一张合适的商图抽象结构,然后利用商图信息为每一个带宽约束路由请求分配定制化的子图,从而达到在节点更少的子图上处理每一个带宽约束路由请求的目的,进而减少运行时间。不仅如此,它还通过拆分带宽约束路由请求的处理过程实现了没有违反约束条件风险的并行化处理,进一步减少了运行时间。在实验中取得了端到端运行时间减少比例最高达81.21%的成果。