智能光网络技术经历了短暂的时期却得到了高速的推广和发展,它代表了下一代光网络技术的发展方向。传统的光传送网络与ASON结合后,使得各项传统的传输网络技术均具备了智能的特性,能够对资源进行动态分配,高效恢复网络故障,从而满足了用户对于高质量网络的需求。在智能光网络的发展和建设中,网络的高生存性能,业务服务的多样化以及服务的质量已经成为当前的网络以及下一代智能光网络的发展和规划所要着重考虑的内容。路由选择和波长分配问题(即RWA问题)是其中的一个重点内容,也是下一代智能光网络的特征。本文对RWA问题进行了探讨。RWA问题是一个十分复杂的问题,一般情况下我们将RWA问题分为路由子问题以及波长子问题。本文主要工作如下:介绍了智能光网络的网络体系结构以及路由体系结构。讨论了智能光网络中的RWA问题,阐述了经典的最短路径路由选择算法。针对分层图模型的网络,提出一种改进的蚁群算法(L-ACA算法)。并在简单网络模型下将其与普通的ACA算法对比,证明L-ACA算法在降低网络阻塞率方面所具有的优越性。将L-ACA算法分别与简单网络模型和分层图模型相结合,得出对于小负载网络,采用分层图模型可以有效的降低网络阻塞率。最后对于具有波长转换能力的复杂的网络,用一种旋转图模型来表示,并将其与L-ACA算法相结合,进行仿真实现。然后与上面的两种模型下的仿真结果相对比,得出在多负载的复杂网络中,采用该模型能更有效的降低网络的阻塞率,达到优化网络的目的。证明了该模型在当今网络环境下是具有优势的。