内容中心网络(Content-Centric Networking,CCN)将传统互联网以地址为中心的主机互连改变为以网内信息为中心的非主机互连,是一种从根本上区别于传统TCP/IP网络的新型网络架构。CCN中的路由节点不仅具有数据传输功能,还被赋予了计算和存储的能力,可以将内容缓存于网内节点进而显著减少网内重复信息的传输,提升网络性能和用户体验。内容中心网络的路由转发策略对整个网络体系的效率和性能有很大影响。由于具有无地址结构和内容的多源特性,内容中心网络产生了与TCP/IP网络不同的路由问题,因此必须提出全新的路由转发策略。论文首先分析了已有的内容中心网络路由和转发策略,在此基础上提出了路由和转发的优化策略。论文就CCN路由问题提出了基于缓存通告的单径路由策略(CLSR)。CLSR是一种利用命名前缀通报网络信息的路由策略,针对网络缓存置换频率高时引发的路由更新泛滥问题,CLSR通过区分不同类型的内容源节点,令不同的内容源节点执行不同的路由更新信息分发、处理策略,利用内容缓存缓解路由信息的洪泛。在仿真实验中,利用Matlab仿真平台建立了CCN网络路由模型,验证了CLSR建立网络拓扑、处理路由更新的功能。通过与命名数据链路状态路由协议(Name-data Link Routing protocol,NLSR)的路由策略对比,仿真验证了CLSR在减少网内路由更新报文、提升网络性能方面具有优势。基于传统的SoCCeR蚁群转发策略,论文提出了基于信息素补偿的蚁群优化转发策略(CP-ACO)。针对SoCCeR策略蚁群算法初期收敛速度慢和算法执行易停滞在次优解的问题,CP-ACO使用整体信息素的离散度来区分蚁群算法的执行阶段。在信息素离散度低的初始阶段采用特殊的信息素补偿策略提升收敛速度,在信息素离散度高的时期,先采用基于距离的离群点检测方法检测出信息素偏高的转发接口,并对这些接口执行信息素补偿策略,避免因次优解接口信息素浓度过高导致搜索停滞。在ndnsim仿真平台对优化的蚁群转发策略进行了仿真实验验证,结果表明CP-ACO在降低内容请求时延和快速响应网络变化方面有较好表现,提升了蚁群转发策略的收敛速度以及避免了蚁群算法的搜索停滞问题。