随着无线通信技术的迅猛发展，各种无线技术纷纷涌现，未来通信系统将应该是一个能够将现有的和未来将要出现的各种无线接入系统有机的融合在一起的异构网络。为了使用户充分享受到异构网带来的快捷、无缝的接入体验，集成多种无线接口的多模无线终端日益普及。所以多模终端如何在异构网之间进行接入选择成为不可避免的重要问题。蚁群算法ACO(Ant Colony Optimization)是近年提出的智能仿生算法，具有很强的全局性、并行性和可扩充性，是解决业务流分发问题的有效方法。本论文首先在对基本蚁群算法原理分析的基础上，提出了差别化初始信息素分布和降低选路复杂度的思想，有效提高了蚁群算法的收敛速度，取得了良好的性能。然后综合考虑业务流QoS(Quality of Service)、用户喜好、网络状态，结合蚁群算法的并发性和可扩充性，提出了基于改进蚁群算法的多模终端多QoS约束业务流分发算法。本论文重点考虑了业务流7种QoS约束：系统可用带宽、时延、时延抖动、丢包率、业务流优先级、通信费用和功耗代价，并将QoS约束转化为效用来代表用户满意度，多模终端业务流分发的目标就是最大化分发效用即使用户满意度最高。