AdHoc网络是一种节点可任意移动的具有高度动态拓扑结构的自组织网络,也被称为“移动多跳网络”。网络中每个节点兼备路由器和主机两种功能,网络拓扑结构的动态变化特征使得设计具有高度自适应性能的路由协议成为AdHoc网络研发的一个重点。蚁群算法是受到自然界中社会性昆虫的信息素传递特性的启发发展而来的一种群集智能搜索算法。由于蚁群算法的分布式的计算、自组织、信息素的正反馈等特性,蚁群算法被尝试用于AdHoc网络的路由计算。基于蚁群的路由算法很多,然而人们在使用中发现,其存在收敛速度慢和停滞等问题。本文改进了基于信息素扩散的蚁群算法并将其应用于AdHoc网络路由协议。第一,对目前流行的几种典型的路由协议DSDV、DSR、AODV及TORA进行了分析研究,并使用NS2网络仿真软件对各路由协议进行了仿真实验。第二,分析了蚁群算法容易出现收敛速度慢和停滞的原因,针对这些缺点本文给出一种根据当前最优路径的情况动态地调整路径选择概率的方法,依据概率分布选择节点并完成信息素值的更新,这样就可以在加速收敛、发现最优和防止停滞之间找到平衡。第三,AODV协议作为通过IETF批准成为RFC文档的移动自组网按需控制路由协议草案之一,仍存在无法有效利用网络有效信息而导致网络性能下降的缺点。论文详细描述了如何将改进的算法应用于AODV协议,设计了路由发现及路由维护的策略。第四,本文将改进的路由协议M-AODV嵌入NS2网络仿真系统进行仿真实现,对数据包发送率,端到端时延,平均跳数等主要性能参数进行分析比较并给出结论。仿真结果证明:改进的路由协议的性能有显著提高。