蚁群算法是从真实蚂蚁觅食行为中启发而来的一种群集智能的启发式搜索算法。该算法采用了正反馈机制、分布式计算以及结构化的贪婪启发式算法，具有较强的鲁棒性、寻径过程的并行性以及易于与其他启发式算法结合的优越性，在解决许多具有NP难度问题和组合优化问题上展现出优异的性能和巨大的发展潜力。　　 路由协议作为TCP/IP协议族中重要成员之一，其选路过程实现的好坏会影响整个网络的性能和效率，尤其是对于移动Ad hoc网络。本文简要介绍了Ad hoc网络的特点，对Ad hoc网络路协议设计的原理和思路进行了分析和研究，给出了现有Ad hoc网络路由协议的分类和评价。　　 本文对蚁群算法的基本原理和方法进行了论述，并对蚁群算法的研究现状进行分析，探讨了蚁群算法应用于Ad hoc网络路由领域的优势，并介绍了两种现有的性能较为突出的蚁群路由算法，AntNet算法和AntHocNet算法，分析了两种算法的数据结构和算法过程。　　 针对AntHocNet路由算法的缺点，论文提出了改进算法。改进部分主要集中在路由建立过程，目的是控制路由建立阶段在网络内传输的蚂蚁数目以减少路由开销，减少路径设置的时间，加快路由表中信息素更新的频率，更好地保持路由的新鲜程度。　　 本文在NS2仿真环境中对改进算法进行模拟，进行了四个场景的实验。通过实验结果分析，相比于AODV算法和AntHocNet算法，改进AntHocN et算法减少了数据包传输的丢包率，降低了平均端到端时延，并且路由开销保持在可接收范围内，有效地提高了网络的通信效率，是一种具有实际应用前景的Ad hoc路由算法。