语义Web的发展为实现对Web异构信息的智能访问和处理提供了一个平台。对于传统Web,通过利用可视化的标记语言(如HTML)对资源进行标识,提供了用户可以理解但机器不可理解的知识信息。因此,相对于机器,传统Web缺乏丰富的语义知识信息。语义Web通过本体技术为Web资源提供了丰富的可供机器处理的语义信息,使得机器可以利用这些语义元数据进行自动化的信息访问,从而提供一种高质量的服务,弥补了传统Web缺乏语义的不足。同时,在语义Web上分布着海量的知识,因此,如何在这些海量服务和知识中按照用户的需求快速准确的定位目标知识,使服务可以灵活地满足用户的需求,实现“按需服务”,也成为迫切需要解决的问题。本文正是针对上述问题,结合国家自然科学基金《知晓内容和环境的本体知识路由研究》,利用语义Web、P2P网络相关技术、蚁群算法等知识,提出了一种在P2P网络环境下基于蚁群系统的知识路由算法。语义Web的目标是使得Web上的信息具有计算机可以理解的语义,满足智能软件代理(Agent)对Web上异构和分布信息的有效访问和检索。P2P网络是一种分布式和开放性的网络环境,而蚁群算法的最大特点就是具有很强的适应性和鲁棒性,适合于P2P环境。文章从系统学的角度详细分析了基本蚁群算法在分布式计算、自组织、正反馈等方面的系统学特征,并从TSP的角度对基本蚁群算法的数学模型进行了深入分析。基于蚁群的知识路由算法就是在基本蚁群算法的基础上,结合P2P网络环境的要求对算法进行了改进,并结合语义Web本体技术,使算法能够在P2P结构的虚拟语义社区中实现知识路由。文章在对基本蚁群算法详细分析的基础上,给出了基于蚁群系统的知识路由算法的详细执行过程,并对算法执行中出现的一些问题进行了分析,针对每个缺陷提出了相应改进方法,通过模拟实验证明改进是有效的。最后,文章论述了e-Learning教学平台中作业子系统的设计和实现,以及基于蚁群的知识路由算法在该系统中实现的功能。