自动交换光网络(ASON)是智能光网络的典型代表，它在传统的光网络中增加了一个控制平面，集成了通用多协议标记交换(GMPLS)等相关协议。路由技术是其核心技术之一。随着网络流量几何级数递增，不同类型的业务流要求不同等级的服务质量(QoS)保证。而基于传统路由算法的当前网络无法很好的满足这种保证。　　 在基于GMPLS的网络中，多约束QoS路由的目的是找出一条满足众多约束条件的最佳路径，其中的约束条件有带宽、链路代价以及延迟等。但这种问题已经被证明是NP完全难度问题。目前一个很好的解决方法就是采用启发式的算法，这样可以降低算法的复杂度并能够以较高的概率找到可行的解。　　 论文首先比较了两种CSPF(Constraint Shortest Path First)算法，KSPDisjoint(K Shortest Path Disjoint)算法和Weighted-SRLG(Weighted Shared Risk LinkGroup)算法。在这两种算法的基础之上提出了一种改进的算法—EkSPF(Enhanced k Shortest Path First)算法。该算法将链路带宽、延迟以及共享风险链路组均作为考虑的因素。GLASS(GMPLS Lightwave Agile Switching Simulator)用Java语言开发一种仿真软件，用来对光网络进行建模以及性能评估，如路由协议、链路恢复机制、信令协议等。作者通过仿真软件的算法接口对EkSPF算法的Java类进行了编程实现，并设计了一个QoS类来设定网络的仿真条件，经过对算法进行设计和仿真，结果表明EkSPF算法具有网络快速重路由的功能和其他的传统的CSPF算法相比能够更好的降低网络的阻塞，保持网络负载均衡，满足QoS(Quality of Service)的要求，该算法能够进一步的应用于基于T-MPLS(TransportMulti-Protocol Label Switching)的分组传送网当中。