随着互联网的快速发展,网络流量迅速增长,通过域间流量优化技术提高网络整体的资源利用率已经变得越来越重要。目前,运营商网络通过反复试验的方法调节BGP路由策略来进行域间流量优化,该方法不能预测策略改变对网络流量和其他自治域的影响,可能会导致路由器配置错误或者一些不可预期的结果,具有一定的局限性。近年来,研究者提出了使用多目标遗传算法的系统化BGP域间流量优化技术,该技术可以解决大部分情况下的域间流量优化问题。然而该技术还存在缺陷:算法效率不高,应用于大规模网络拓扑时运行时间较长;该技术针对域内的出口路由器进行策略调整,当特定的出口路由器在同一个邻居域内有多个外部对等体时,不能实现域间链路的负载均衡;一个网络前缀最多被调整一次,当可用的前缀数目较少时,算法失效。本文提出了改进的多目标优化遗传算法,在路由策略调整方法上进行了改进并对算法的数据结构设计和处理流程进行了优化,解决了算法的现有缺陷,大幅地提高了算法的运行效率,扩大了算法的适用范围。基于改进算法,论文基于C-BGP设计与实现了域间流量优化工具,该工具支持IGP和BGP的数据处理、网络域间流量优化和结果展示。本文最后对中国移动骨干网和两个中国移动省网的IGP和BGP进行了网络仿真,并使用改进后的算法对网络域间流量进行优化。结果表明,本文所提方法能够高效的完成大规模自治域的域间流量优化,为运营商网络的域间流量优化提供了方法。