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在新一代Internet网络上提供高水平服务质量保证是目前计算机网络研究的主要课题，本文主要研究基于非精确网络状态信息下的QoS路由算法及有关技术，分析网络状态的非精确性对路由算法性能的影响。 本文首先深入分析了基于IP的QoS研究体系、路由策略与算法，论述了网络状态信息非精确性的原因及其基于非精确网络状态信息的路由算法研究现状，讨论了非精确网络状态信息下路由算法研究的问题和模型。 本文研究了非精确网络状态信息的路由算法模拟仿真方法，提出了非精确网络状态信息下基于事件的网络路由模拟仿真模型，设计并实现了路由模拟仿真软件R NS，对网络路由算法的研究提供了很好的支撑环境。 对于非精确网络状态信息下的Unicast路由模型，本文分别提出了基于改进的Dijkstra和Bellman-Ford算法的随机路由算法，将随机性移植到每一条链路，提出了基于链路的概率分布随机策略；关于Anycast路由算法的研究，本文分别提出了基于精确和非精确网络状态信息下的路由算法，并证明了我们所提的随机算法在精确信息环境下可以保证寻找到满足QoS需求的传输路径；针对在精确或非精确网络状态信息下的多限制条件下的QoS路由算法问题，本文主要讨论了在一般意义上多种限制条件下的QoS路由优化算法问题，提出和建立了多受限的QoS路由问题的研究模型，并分别提出了基于随机策略和宽度优先搜索策略的启发式路由算法；为有效提高网络资源利用率，提出了请求平均占用带宽和网络负载均衡度两个评价指标，并将这些指标分别应用到基于精确和非精确网络状态信息的路由算法设计中；在介绍移动自组网络的本质特点和体系机构的基础上，提出了基于移动预测的QoS路由算法。通过模拟测试表明，我们所提出的算法比以前所提出的关于相关问题的QoS路由算法具有更高的请求接受率，并更加有效地均衡了网络负载，提高了网络资源利用率。 总之，论文的研究为优化网络资源、提高网络服务质量提供了理论依据，为支持QoS服务的路由器算法设计提供了科学的参考，在下一代Internet网络中具有好的应用前景。