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多播是当前计算机网络应用较广的一种连接方式。多播涉及到将同一信息从源节点传送到网络中的多个不同的目的节点。多播问题的关键在于确定信息到多个目的节点的传送路径。目前确定这种传送路径的一般方法是建立多播树(多播树是以源节点为根，且覆盖所有目的节点的一棵生成树)。多播路由算法的作用就是依据多媒体业务的特点，建立一棵满足各种业务的服务质量(QOS)的需求的、性能好的多播树。
本文在对现有多播路由算法研究的基础上，系统分析了基本遗传算法和蚁群算法，在依据多播路由特点对这两种算法中进行了有针对性地改进后，将其应用于多播路由问题。结果表明，改进后的算法对多播路由问题更加适用。
主要工作如下：
1、对多播问题的基本知识进行了综述，介绍了当前解决多播路由问题的多种算法。
2、系统总结了两种了现代优化算法：基本蚁群优化算法和基本遗传算法。
3、针对当前各种启发式算法在解决多播路由问题时存在的问题与不足，提出了三种新型的启发式优化算法：改进的蚁群优化算法、改进的遗传算法及蚁群算法与遗传算法相融合的新型优化算法。改进的蚁群算法调整了搜索范围，引入了动态改变的信息素挥发强度。实验仿真表明，相比基本蚁群算法，改进后的算法收敛速度更快，全局搜索能力更高；改进的遗传算法则通过修改适应度值使收敛速度与全局收敛性在算法的前后期各有侧重，同时将变异算子动态取值以保证遗传算法的稳步收敛，解决了传统遗传算法中收敛速度与全局收敛相互掣制的缺陷；最后一种算法中设计出了遗传算法中的染色体的适应度值向蚁群算法各链路的初始信息素箧转换方法，提出了一种新的启发式算法，它充分利用了遗传算法的快速性和蚁群优化算法的精确性。实验结果表明，此算法比前两种算法更加有效。