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针对多约束QoS路由问题，将其转化为一个多约束赋权图最优路径问题，选择费用、带宽、时延和丢包率为参数．采 用基于遗传算法的QoS路由选择算法，算法采用网络消耗和负载分布平衡为目标函数，目的在使用最小网络资源的基础上， 使网络达到负载平衡，降低网络拥塞，降低丢包车，提高服务质量．仿真试验结果表明，该算法具有较好的性能．

本文认真分析和讨论了网络多约束QoS路由选择的相关原理及技术，提出 了基于满意优化原理的QoS路由解决方案，可以很好的解决上述问题。本文的 研究工作主要有以下几个方面： 1)研究OoS基本体系结构，通过分析排队调度、流量整形等OoS保障方法， 归纳和推导基于M／M／1排队模型、QoS控制机制、网络演算等不同业务环 境下OoS参数的计算方法。 ∞建立QoS路由多目标满意优化求解模型。该模型基本思想是用“满意解” 代替“最优解”，提出了QoS路由各个性能指标满意度函数以及综合满意度 函数的选取与设计方法，将没有统一度量的各个优化目标转化成一种性能指 标的形式，不仅很好的解决了各个优化目标之间不可公度性的问题，而且使 得建立更简单更合理的路由尺度成为可能，达到同时优化多个QoS参数的 目的。 31对OoS路由多目标满意优化算法进行网络单播和组播路由的仿真，分析和 验证算法在OoS路由寻优问题上的可行性和有效性。 关键词：QoS路由，单播路由，组播路由，满意优化，满意度函

对跳数、可靠性、延迟、抖动率中的两个或多个指标进行优化是完全问题, 采用传统的路由 算法难以得到优化的路由。而遗传算法图是一种模拟生物体进化过程的优化算法, 适宜于在一个 大而复杂的搜索空间中寻找优化解。为此采用遗传算法来优化路由。

提出了一种基于改进遗传算法的QoS路由选择优化算法,采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,此目标函数包含了带宽、跳数、费用、时延等QoS参数。该算法在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用了网络资源,降低了网络的拥塞,提高了网络的吞吐量。仿真计算的结果表明,该算法在解决多目标规划问题上是一个有效、可行的方法

随着Internet上支持的多种服务类别对QoS需求的增长,高效的QOS支持显得越来越重要.路由机制是实现QoS保证的关键之一.应将路由选择与QoS相关联.文中给出了QoS路由选择问题的描述,提出了在单点投递和多点投递情况下,利用遗传算法解决受多个QoS约束的路由选择策略.并对这两种情况进行了仿真.结果表明该策略是可行的和有效的.