随着多媒体业务和实时业务的快速普及，在无线Mesh网络中提供更好的服务质量(QoS，Quality of Service)保障变得越来越重要。无线Mesh网络QoS路由实质上是满足多约束的优化问题，已被证明属于NP完全问题，利用启发式算法求近似最优解是切实可行的有效途径。本文利用文化算法提供的多进化计算框架，设计并实现了两种新的无线Mesh网络的QoS路由算法，主要成果包括：　　 提出了一种新的基于文化-粒子群优化的无线Mesh网QoS路由算法(CA-PSO-QoSR)。在文化算法框架中，采用粒子群优化算法作为群体空间的演化策略，定期将搜索得到的精英解集传递给上层信念空间；信念空间中引入遗传操作实现精英解集的迭代更新，并利用不断进化的精英解信息指导群体空间的搜索。仿真实验显示CA-PSO-QOSR算法能够较好的求解无线Mesh网络QoS路由，具有较强的搜索满足QoS约束的全局最优路由的能力。　　 提出了一种新的基于文化-蚁群优化的无线Mesh网QoS路由算法(CA-ACO-QoSR)。该算法将蚁群优化算法纳入文化算法的框架，采用基于蚁群优化算法的种群空间和信念空间的双层进化结构进行寻优。根据QoS路由问题的特性，信念空间采用规范知识和形式知识结构，实现精英蚂蚁所携带进化信息的存储和更新，并通过两空间的交流和影响以指导整个群体完成高效率的搜索寻优。仿真实验说明CA-ACO-QoSR算法在求解无线Mesh网QoS路由问题时，具有比现有基于蚁群优化算法更好的适应性，能够更快的收敛到全局最优路由。