应用自适应遗传算法解决QoS组播路由是近几年发展起来的一个热门课题。自适应遗传算法具有高度并行、随机和自适应等特性，但是，该算法具有以下缺陷：(1)容易陷入局部最优解，出现早熟现象；(2)参数缺乏动态性，无法满足遗传进化的动态适应性。结合模拟退火算法，本文提出一种QoS组播路由的模拟退火自适应遗传算法SAAGA，通过对多组实验结果的分析，验证了SAAGA算法的有效性。本文的工作如下： 1、引入模拟退火算法到自适应遗传算法的交叉和变异算子中。模拟退火算法具有较强的局部搜索能力，使搜索过程避免陷入局部最优解，不但可以有效地抑制早熟现象，而且也缓解了单独利用自适应遗传算法的选择压力； 2、改进了自适应遗传算法的交叉概率和变异概率。交叉概率和变异概率的选择是影响算法行为和性能的关键，直接影响算法的收敛性。但自适应遗传算法的概率选择不利于进化过程的初期，其间搜索效率缓慢。因此，本文在自适应遗传算法的基础上对交叉和变异概率进行改进，加快本算法在进化初期的搜索效率； 3、采用基于路径的编码方式，有效解决本算法在编码、译码方面的困难，适应网络规模的不断增长； 4、采用基于惩罚算子的适应度评价，保证本算法更加客观衡量个体优劣： 5、采用轮盘赌和最佳个体保留策略相结合的选择算子，保证本算法收敛到全局最优； 6、设计修补环路算子，有效解决个体在执行交叉和变异算子后可能出现环路的问题。 仿真实验结果表明，本算法收敛速度快，具有良好的稳定性、寻优性和可扩展性，可以满足不断变化的网络规模。