随着互联网技术的发展，如视频会议这样的多媒体业务得到了越来越多的应用。传统IP网络需要对业务提供QoS保障。在满足QoS的条件下，寻找将分组发送到一个目的节点的路径的过程称为QoS单播路由。研究表明，由于QoS单播路由带有多个QoS约束参数，因此QoS单播路由问题是一个NP完全问题，这使得它与传统的路由过程不同，难以用经典的最短路径优先算法求解。以往许多研究都集中在采用启发式算法来求解该问题。然而由于这些算法都具有较高的时间复杂度而不能满足实际应用的需要。 　　本文采用基于AntNet的QoS单播路由算法来求解该问题。蚁群算法是近年来提出的一种智能优化算法。这种算法的提出借鉴和吸收了自然界中蚂蚁种群的行为特征，利用信息素作为寻找最优路径的关键，有效地进行搜索并最终获得最优的解。 　　本文先分析IP网络中引入的QoS模型；介绍了QoS路由问题的一些基本原理以及目前国内外对QoS路由问题的研究状况；继而，作为对蚁群算法研究的辅助和参考，结合国内外的研究成果，对遗传算法及遗传算法在QoS路由问题的应用作了简单的介绍；然后对基于蚁群系统原理的、具有自组织能力的启发式优化算法——蚁群算法进行了系统的介绍，并提出了一种基于AntNet的QoS单播路由算法，以解决时延迟、费用等约束问题；为了克服该算法容易陷入局部最优解的缺陷，同时提高算法的收敛性，本文提出了“蚂蚁相遇”的原理，减少网络状态的不确定性，对算法进行改进；最后，本文简单介绍了网络仿真软件OPNET，并在OPNET中构造了一个简单的网络模型，对改进前后的算法进行了仿真、验证，并将改进的“蚂蚁相遇”算法与遗传算法及未改进前的AntNet算法进行仿真比较与性能分析。仿真结果表明，改进后的算法具有更好的收敛性，可有效地提高网络数据包的传输质量。