随着Internet的发展，多媒体通信和分布式环境下的协同工作等应用促使了多播通信的发展。多播问题的关键在于多播路由的确定，即寻找简单、高效、健壮的多播路由算法，多播路由算法主要是用来建立一棵性能良好的多播树，并使它能够满足各种业务的服务质量（Quality of Service，QoS）需求，由于QoS多播路由带有多个QoS约束参数，而这种多约束条件下的QoS多播路由问题属于NP完全问题。对于QoS多播路由问题的研究大多都集中在采用启发式算法求解无约束多播路由问题和时延受限多播路由优化问题，然而由于这些算法都具有较高的时间复杂度而不能满足实际应用的需要。　　 本文给出了多约束QoS多播路由的问题模型，分析论述了多约束QoS多播路由优化的约束树算法。重点分析讨论了遗传算法基本原理、实现步骤，算法的优势和局限性。标准的遗传算法有两个严重缺点，即过早收敛以及在进化后期搜索效率较低，这使得最终搜索得到的往往不是全局最优解，而是局部最优解。本文在分析这两个缺点产生原因的基础上，结合模拟退火算法局部搜索能力强的优点，提出了既能加快进化速度，又能抗早熟的遗传模拟退火算法。该方法针对遗传算法的局限性，采用基于备选路径集的整数队列编码机制，对适应度函数进行了调整，改进了交叉和变异操作，结合了模拟退火算法。该算法充分利用了遗传算法和模拟退火算法的优点，克服了遗传算法在求解多QoS约束多播路由问题中的爬山能力差以及不成熟收敛等问题。仿真实验结果表明，该算法为多OoS约束多播路由问题的求解提供了一种有效的新途径。最后对Qos约束的多播路由技术的进一步研究进行了展望。