随着网络技术的高速发展，网络的应用越来越广泛，全新的多媒体业务应运而生，对网络服务质量(QoS)的要求也更高，而传统网络所提供的服务方式已无法满足新业务的需求，设计满足新业务要求的网络控制机制和路由算法是当前的一个急待解决的问题。而现有的很多算法只对QoS一个或两个约束条件进行研究，在多种QoS约束下，这些算法具有一定的局限性。如何解决多个约束QoS路由问题，如何在满足业务要求的同时，尽量减少资源消耗，合理分配网络的流量负荷，减少阻塞率，成为新关注的热点。在解决这一问题时，路由算法的选择又是其中的一个核心问题，并且带宽、延时、访问花费是决定选择该路径的关键因素。论文针对这一状况和蚁群算法在大规模问题求解过程中存在的时间性能和算法复杂度的优化问题，提出了用基于蚁群算法的邻域分区优化算法对大规模的网络进行路由选择，也就是把大规模的网络按其区域位置分解成小规模的子系统，然后应用蚁群算法进行路由选择的仿真，该方法不但改善了蚁群算法在求解大规模问题的时间性能和算法复杂度，同时也解决了传统的路径选择不使用次优路径的弊端。论文在做路径选择时，主要用了带宽、延时、访问花费来作为路径选择的参数，用蚁群算法作为路径选择算法。 论文的主要工作如下： 一、对论文的选题背景、国内外QoS单播路由的研究现状、蚁群算法应用及研究和论文结构作概述； 二、对路由原理、路由协议、路由算法、QoS路由等基本概念和原理作了系统的阐述 三、对蚁群算法的原理和发展作了概述，并针对普通蚁群算法在求解大规模优化问题时面临着时间和性能的问题，把大规模优化问题进行分解为子规模优化问题，用蚁群算法进行仿真实验和结果分析。 四、把改进的蚁群算法思想应用于OoS单播路由算法中，进行网络模型的构建，同时用服务质量的带宽、延时、访问花费三个参数，进行路由算法的模拟运算，寻找最佳路径，并对实验结果进分析。 五、总结，对未来的研究工作做出展望。