近些年来,随着计算机网络技术的高速发展,以音频视频传输为特点的多媒体服务方式逐渐普及开来。传统数据网络“尽最大努力传输”(best effort delivery)的方式已经不能满足网络应用的需求。服务质量(QOS)作为衡量网络传输质量的新的指标被越来越多的认可。为保障网络的QoS需求,选择合适的QoS路由算法正是其中的关键所在。当前,QOS组播路由优化问题已经成为网络路由优化和人工智能领域的研究热点。但是研究表明,在多约束条件下的QoS组播路由问题属于NP-完全问题,运用传统算法很难求解。蚁群算法是一种生物进化算法,通过在计算机上模拟自然蚁群的行为特征得到。它自提出以来就以其自组织性,正反馈性,鲁棒性和并行性的特点在求解组合优化问题中占得优势,后来又凭借其独特的启发性规则和分布式特性,在求解QoS组播路由问题上取得关注。本文旨在提出一种新的蚁群算法来解决多约束条件下的QoS组播路由优化问题。本文的研究工作主要分为以下三个部分：1、分析单播路由优化问题,建立数学模型,依据基本蚂蚁系统算法设计出一个具有一般性的改进蚂蚁系统算法。这个算法主要解决单播环境下的路由优化问题,为下面的进一步分析建立基础。2、引入组播概念和QoS约束条件,修正上一步的数学模型。在本文中,主要研究带宽和时延双约束条件QoS组播路由优化。以前文提出的改进蚂蚁算法为基本,重新设计状态转移和信息素更新规则,设计提出QOS蚁群优化算法来求解多约束条件下的QOS组播路由问题。3、通过仿真分析并与其他算法比较,评估本文提出的算法的性能表现。仿真实验表明本文提出的QoS蚁群优化算法在求解多限制QOS组播路由优化时,与遗传算法相比,寻优精度更高,寻优速度更快。