延迟容忍网络(Delay Tolerant Network, DTN)是针对特殊网络环境通信而提出的,这类网络环境的通信条件恶劣,无法满足传统路由协议对于端到端路径时刻存在的要求。DTN路由技术采用“存储-携带-转发”模式进行数据传输,对链路的大延迟、高差错率和频繁中断等特性具有较强的适应能力,因此在深空通信、卫星中继、军用Adhoc组网、野外与偏远地区的稀疏传感器网络互连等领域具有广泛的应用前景。近年来,随着网络应用范围的拓展和服务需求的多样化,如何对路由协议性能进行优化从而最大限度利用网络资源成为研究的热点问题。本文从数据转发和信息处理两个角度展开DTN路由算法的性能优化工作,主要的研究贡献归纳如下：(1)提出了一种应用于延迟容忍社会性网络中的基于链路代价综合评估的路由协议SECMR,克服了传统DTN路由协议在多个社会子区域并存的延迟容忍社会性网络中链路代价评估值精确度不足且易引起活跃节点处信息拥塞的问题。算法使用IPMM与RWP相结合的节点移动模型来描述延迟容忍社会性网络的拓扑变化规律,综合考虑了节点活跃度、链路通断时间长度、链路通断频繁度和节点邻居相似度对于链路代价评估的影响,为链路代价提供了更精确的计算模型。此外,为避免信息在活跃节点处的拥塞,定义域内转发限制因子(SOC_CST)对域内节点的转发进行约束,将转发开销由一个活跃度最大的节点分配至多个较为活跃的节点。仿真结果表明,对于社会性特征显著的延迟容忍网络,SECMR具有较强的适应性；与Prophet及MEED路由协议相比,SECMR能够有效的提升数据分组投递成功率,减小平均传输时延,缓解网络信息拥塞。(2)提出了基于混合均匀混沌序列和改进遗传算法的网络编码优化方案GAMUCS,克服了传统网络编码方案因所需编码节点数量过多而无法有效提升DTN路由协议吞吐量和传输效率的问题。GAMUCS将混沌算子引入到基于遗传算法的延迟容忍网络编码优化问题当中,利用一维Logistic映射与Tent映射进行混合映射,并对映射结果进行均匀处理,由生成的随机序列为遗传算法中的种群进行初始化,提高了个体序列分布的随机性和均匀性,降低了算法进化对于初始个体序列的依赖度。同时,针对延迟容忍网络链路的间歇性通断,提出了分布式的种群进化、染色体验证以及基于参数自适应的交叉变异概率调整方法。仿真结果表明,相比于传统的网络编码优化方案GAS、MCN以及IGAS, GAMUCS能够在延迟容忍网络环境中输出所需编码节点数最少的网络编码方案,且收敛速度更快；同时,随着网络中间歇性中断链路数量的增加,相对于传统路由和全网络编码,GAMUCS输出的编码方案能够有效的提升网络吞吐量,降低平均传输时延。(3)提出了一种适用于DTN传染路由协议的基于目的节点分类的网络编码机制DNC-ER,克服了以往的网络编码机制对于多数据流并存的单播延迟容忍网络环境适应度不足的问题。DNC-ER只对目的节点相同的数据或编码包进行编码,有效的解决了多数据流同时传输引起的编码向量长度增加的问题,降低了信息编码的复杂度,同时减少了目的节点等待解码的时间,从而提升了传染路由协议的性能。此外提出了DNC-ER路由协议下的缓存管理策略,根据缓存队列中信息的目的节点来决定是否对其进行二次编码或丢弃。通过理论推导证明,该缓存管理策略能够有效的减少传染路由最优缓存策略(GBD)计算模型中信息种类的数量,降低缓存信息效用值的计算复杂度,同时为信息效用值提供更准确的计算方法。仿真实验结果表明,与ER和NC-ER协议相比,DNC-ER在数据投递成功率和平均传输时延两项性能指标上具有明显的提升。