随着互联网业务应用范围越来越广,网络承载的业务数量大大增长,网络负载越来越大,与此同时用户对网络服务质量(QoS)的要求也随之逐渐提高。研究如何避免网络拥塞,保障正常的网络服务质量,满足用户和网络供应商的网络需求,实现网络资源的合理利用和负载均衡,具有重要的现实意义。本文建立满足网络QoS参数约束的路由(QoS路由)优化模型;对杂草算法进行研究和改进,并将改进的杂草算法应用到网络路由优化中,主要内容如下(1)本文在对网络拥塞控制方法,以及国内外研究现状分析的基础上,对研究应用新的智能算法来求解网络路由优化问题进行了分析和探讨。(2)分析了网络拥塞控制的关键技术,探讨了网络状态测量的方法。指出QoS路由优化问题是一种组合优化问题和NP问题,类似于TSP问题。为后续QoS路由优化奠定了基础。(3)对杂草算法进行了深入研究分析,针对传统杂草算法的搜索时间过长,容易陷入局部最优值的问题,提出了两条改进策略,分别是多种群搜索的方法以及结合混沌理论的混沌杂草算法。利用标准测试函数和TSP问题进行仿真试验分析,结果表明改进的杂草算法相对于原来的基本算法能够提高收敛速度和收敛精度。(4)阐述了网络路由优化模型和网络路由QoS分析,选择网络路由优化指标:延时、延时抖动、带宽和丢包率作为约束参数,建立以网络通信费用为主要衡量指标的目标函数,将改进的杂草算法应用到QoS路由优化之中。给出了一种基于改进的杂草算法进行路由选径的方法,一定程度上优化了网络路由,为网络资源的合理利用和负载均衡提供新的途径。仿真试验证明了所提出方法的有效性。