随着通信网络技术的发展,移动网络宽带化时代逐渐到来,移动业务类型从语音、数据等业务逐步转型为全IP形式,集团大客户的需求和带宽需求也同样在增长。集团大客户业务占据了电信运营商80%的利润,这使得集团客户成为了运营商竞争的重点,而集客业务作为电信运营商的主要盈利业务,对带宽、QoS需求和安全性的要求更高。传统的传输网络在承载移动网络业务时,由于其存在造价成本高、资源消耗大、带宽资源有限等问题,一定程度上限制了业务承载网的发展,为了适应新的业务需求,需要构建新型业务承载网络,由此,IPRAN网络应运而生。相较传统的传输网络而言,IPRAN网络灵活性强、易维护,主要用于承载3G、4G基站数据回传业务和集团客户的组网型业务,满足了移动业务对带宽的需求。IPRAN网络相较于传统网络,更具灵活性、复杂性和可扩展性,这也使得业务承载网在满足多接入、兼容、同步、扩展等需求的同时相应地带来了在故障处理方面的复杂度的提高,网络资源利用率有待提升。本文研究的重点,就是解决综合业务承载网中,当有新的网络业务需要装入时,出现的网络拥塞问题,也称作装箱问题。本文以IPRAN网络的集团客户业务为背景,对网络中出现的装箱问题,运用启发式算法进行解决,涉及到的算法主要包括蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法,并基于传统蚁群算法,提出了改进方法,提升了算法的装箱效率。最后,本文以南京市某区域的集团客户网络业务为例,对改进的IPRAN网络装箱优化效率进行了实验分析,验证了装箱优化算法的有效性。