随着计算机网络技术的发展,众多网络多媒体应用对网络的服务质量(Quality Of Service,QoS)要求愈来愈高,因此提供服务质量保证很重要。而网络的服务质量关键在于路由算法的性能,因此设计出良好的用于解决多约束QoS的路由问题的算法尤为重要。由于多约束QoS路由问题是NP完全问题,因此,若仅仅使用传统的路由算法不能在多项式时间内进行求解;而对于NP完全问题,使用近年来发展起来的群智能算法往往可以取得较好的效果。针对单播路由问题的网络模型进行简化并抽象出其数学模型,在简化模型中过滤了带宽约束条件,降低了算法的约束度量维度,使得问题得到了部分简化。研究了基本的遗传算法,为了将遗传算法应用于多约束QoS路由问题,对种群中的个体所对应的解采用了合适的编码方式,很大程度上降低了由编码向解进行转换的复杂程度;设计了合理的适应度函数,减少了算法的计算量,同时更加真实地反映了多约束QoS路由问题的特点;设计了合理的交叉算子,在交叉操作中通过“择优选择”的方式使得子代的适应度值尽可能大,加快了算法的收敛速度;在进行交叉操作之后,采用了合适的算法,去除了最大冗余环,消除了解中出现回路的现象。研究了基本的蚁群算法并将蚁群算法应用于多约束QoS路由问题;针对该问题的特殊性,采用了合适的算法,实现了蚂蚁群体中每只蚂蚁的初始化操作;使用了较为合理的信息素更新策略,通过对最优蚂蚁所经过的路径上的信息素进行二次更新,使得较优解所对应的路径上的信息素浓度得到提高,保障了蚁群算法的正反馈机制。融合了遗传算法与蚁群算法,得到遗传-蚁群混合算法,混合算法发挥了遗传算法与蚁群算法各自的优点。将遗传算法得到的局部最优解转换为蚁群算法中信息素的初始值,然后采用蚁群算法进行求解,使得蚁群算法中蚂蚁在初期就有比较好的路径选择导向性,使正反馈机制更快地起作用,加快了算法找到全局最优解的速度。针对具体的网络实例,基于Python的Matplotlib图形库进行了仿真与测试,并通过调整参数组合得到了相应的结果,分析并比较了各个算法的统计结果,验证了所实现算法的可行性与有效性。