在计算机网络中，随着大量新兴多媒体实时业务的应用，以及Internet上商业化应用的飞速发展，网络对QoS(QualityofService，服务质量)需求增长，高效的QoS支持变得越来越重要。而路由机制是实现QoS保证的关键之一，应将路由选择和QoS相关联。在多媒体通信等高速包交换计算机网络中，具有端到端时延及时延抖动限制的QoS组播路由问题属于组合优化问题，如何保证服务质量要求以及实现多媒体数据的组播通信是多媒体通信发展的方向。 目前组播路由算法的研究大多都针对无约束组播路由问题和时延受限组播路由问题，多采用启发式等方法。本论文研究如何将蚁群算法这一新型优化算法应用到时延受限QoS组播路由问题中。利用该算法的并行搜索特点，为解决QoS组播路由问题寻找新的途径。本文主要研究工作如下： 首先对计算机网络的组播通信进行了综述。主要介绍组播引入的背景、特点、组播技术，还叙述了QoS的相关内容、研究现状、组播路由协议和应用。 然后展开了对蚁群算法的基本原理和模型实现的介绍，并阐述了蚁群算法的特点等。在此基础上研究了如何将蚁群算法应用于QoS组播路由问题中。端到端的延迟和延迟抖动是两个较关键的性能参数。改进了原算法的路径选择策略并优化信息素更新公式。仿真结果表明本文的改进蚁群算法比基本蚁群算法寻找最优解的能力大大提高。 对蚁群算法进行了进一步的理论研究。通过实验分析了算法中几个关键参数的选择。并且针对基本蚁群算法的主要缺陷，如收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题，系统地介绍了用于求解组合优化问题的几种改进蚁群算法。 蚁群算法在组合优化领域代表问题TSP(TravelingSalesmanProblem，旅行推销商问题)中的应用，其收敛速度一直是人们关心的问题。针对蚁群算法的一些不足，论文提出基于最小生成树的进化型蚁群算法。它利用了最小生成树与最优路径之间的关系限制了蚂蚁在每一个城市的搜寻范围，进化了寻优策略，节省了在不可能构成最优路径的路段上的计算时间，提高了运算速度，克服了传统蚁群算法的计算时间长、精度低的缺点，使得蚁群算法的计算效率有了显著的提高。并且在得出最优结果之后，进行局部优化和一定的修缮工作，以期能够寻找到更优秀的解。