近年来,随着网络规模的飞速增长,网络上的数据流也越来越多。但是,传统的路由算法不能充分利用现有的网络资源,从而造成了网络拥塞,这已成为制约网络发展和应用的瓶颈。因此,如何进行网络拥塞控制是一个崭新的课题。本文对多Agent主动网络拥塞控制方法进行了研究,改进了粒子群算法,提出了基于改进粒子群算法的路径优化,设计实现了多agent主动网络拥塞控制系统。用多智能体来改进粒子群算法,提出了基于多Agent的粒子群算法,通过调整速度阈值,保证了算法的局部搜索和全局搜索能力,该算法可以迅速搜索到全局最优解,避免过早陷入局部最优解,使算法无论在速度上还是在精度上都能同步提高。针对目前出现的大量QoS数据流,提出了基于改进粒子群路径优化的网络拥塞控制方法,在满足带宽、延迟以及费用等多项QoS指标的条件下对负载进行平衡,以减少的网络资源的消耗,使负载分布均衡,避免拥塞的产生。针对当前网络拥塞控制的不足,设计并实现了一套基于多Agent的主动网络拥塞控制系统。利用分布式Agent的优势来实现早期拥塞检测,通过拥塞发生位置的代理同邻近节点代理之间的协作,同时利用主动结点的应用编程接口对主动分组进行“按需”处理,从节点本身、节点之间相互配合以及端对端三层体系来避免与控制网络拥塞,保证了网络的服务质量。