QoS多播路由技术是在Internet中应用多媒体业务的关键性技术，目前，QoS多播路由领域中还存在着许多期待解决的问题。本文针对该领域中的多QoS约束、非精确网络状态、ACO的应用、路由的扩展性等问题，围绕着NP-完全问题的求解以及状态信息的非精确性这两个主题进行了深入地研究。本学位论文所作的工作如下： 1) 首先，需要一个专门的网络仿真平台来分析和验证本文所提出的协议或算法，但现有的网络仿真软件却不能满足我们对网络动态和QoS路由进行模拟的要求。为此，本文对NS2的状态更新模型作了修改，采用了带三个更新元素的混合更新模型，并加入了新的流量发生器，同时对其链路对象进行扩展，使之具有检测和控制QoS的功能。最终设计出一套基于NS2、能对网络动态和非精确状态信息进行有效模拟且支持QoS路由的网络仿真软件—DRS，并附带一套拓扑仿真软件—Top-Builder。该拓扑仿真软件整合了现有拓扑仿真器各自的优点，它不仅能精确地描述Internet的拓扑结构，还能构造实验性的网络拓扑，同时具有良好可扩展性。 2) 现有的QoS多播路由算法都没有考虑到状态信息的非精确性对其路由性能的影响。通过概率分布假设，本文提出了一种描述非精确状态信息的新模型，并在此基础上提出了一种分布式、多QoS约束的多播路由算法—QMRI。在QMRI中，我们采用了基于交通灯的分布式计算方式来化解多QoS约束的NP-完全问题。实验结果表明，QMRI不仅能够适应状态信息的非精确性，而且具有较高的呼叫成功率和适度的消息负载。 3) 在目前所有应用ACO的QoS多播路由算法中，状态信息的不及时性和非精确性对蚂蚁选路过程的影响都没有被考虑到。为此，本文设计出了一种考虑了状态信息的非精确性、有带宽和延迟保证、基于蚂蚁代理的多播路由算法—QMRA。在QMRA中，蚂蚁使用链路满足QoS约束的概率以及它所经过路径的代价，而不是它的旅行时间或年龄来决定信息素的铺设。仿真结果显示了QMRA在状态信息不精确的情况下，具有较低的路由阻塞率和数据包的平均延迟，并且能够快速收敛。 4) QoS参数的数量和特征是影响拓扑聚集策略和层次路由算法的决定性因素，然而，现有的QoS层次多播路由算法都只考虑了一个QoS约束的