随着Internet的快速发展，网络中的流量成几何级数递增，而且不同类型的业务流要求获得不同等级的服务质量(QoS)保证。在这种情况下，需要对整个网络的流量进行均衡分派，并调节全网资源的利用，使资源利用达到最优。但是传统的基于最短路径优先的路由方法不具备这样的全网络范围的流量分派和资源管理能力。而流量工程正是这样一种网络工程技术，它能把流量均衡地分派到网络的物理拓扑中去，且能够实现全网资源利用的最优化。 流量工程的概念来源于通过对网络资源和流量的综合管理，优化网络的性能，提高网络的可用性和费效比，网络的资源得到最大化的利用，网络的运行得到最大的可靠性和有效性。因此，在大型网络中引入流量工程机制成为促进当前Internet进一步发展的基础，而多协议标签交换(MPLS)正是IETF针对这一问题提出的解决方案。 MPLS是当前IT界广泛关注的一种快速转发技术，它利用基于约束路由的标签交换协议CR-LDP建立的标签交换路径LSP将面向连接的机制加入到非连接的IP路由中，并在网络核心用第二层的标签交换代替第三层的路由转发，同时它还支持显式路由，所以当前普遍认为MPLS是实现流量工程的最好技术。 本文的研究重点是MPLS流量工程机制及其路由方法，对流量工程机制中的路由方法进行了详细的讨论和研究，着重探讨了在MPLS网络环境下利用遗传算法对网络资源进行优化配置的方法。文中还为MPLS网络中所有与资源优化相关的网元和要素都建立了相应的数学模型描述，并利用这些初步的模型建立了相应的软件模型对象。在本文中网络资源优化的算法中，采用了遗传算法作为网络优化算法的基础。遗传算法便于模块化，使网络优化算法的结构清晰，其所具有的隐并行性赋予了网络优化算法较高的运算效率。在本文中，改进了传统的Dijkstra算法，分别将跳数、时延、带宽及代价转化为权值进行路由，然后将得到的候选路径作为种群，用遗传算法进行路径优化，选择进化出一个最大频带利用率最小的配置。将这种方法进行仿真，得到了良好的效果。