近年来,随着网络用户的急剧增加,互联网变得日益繁忙。通信业务的迅猛增长使得主干网越来越拥塞,与此同时,各种各样的新型业务对网络服务质量提出了更高的要求。网络拥塞控制在保证网络的稳定性,提高网络服务质量方面起着至关重要的作用。本文对基于QoS路由模型的网络拥塞控制方法进行了深入的研究,其主要工作和内容如下:(1)在对网络拥塞产生原因和网络服务质量进行系统分析的基础上,给出了利用QoS路由模型解决网络拥塞控制的思想。对网络仿真软件NS2进行了分析和功能扩展,为应用该软件进行网络建模、网络拥塞控制仿真研究奠定了基础。(2)对QoS路由模型进行了分析研究,基于计算机网络的抽象图G(V,E),将网络分解为各个路由器单元,建立了各路由器单元的数学模型,将它们串接起来构成IP网络系统的数学模型,在此模型的基础上建立QoS路由模型。(3)提出了基于路由器模型的模糊遗传PID网络拥塞控制方法,该方法采用灰色预测进行路由器队列长度的超前预测实现网络拥塞的检测,通过参数在线自适应调整的模糊遗传PID算法有效实现了网络拥塞控制。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。(4)将免疫算法和粒群算法相融合,提出了基于QoS路由模型的免疫粒群路径规划方法,该方法以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对网络负载进行路径规划,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。