随着互联网用户和流量的爆炸性增长，网络资源不足及网络拥塞问题日益严重，而各种新的多媒体业务的出现又对网络的服务质量提出了新的要求。流量工程就是为了解决这些问题而提出的，它希望在己有网络资源的基础上，通过优化网络资源利用，来达到减小拥塞、提高网络性能的目的。而MPLS被公认为是目前实现流量工程的最有力工具。本文的研究结论和主要创新：本论文主要研究了如何在MPLS网络中实现流量工程，并着重于研究路由问题。网络资源分配的不合理会导致网络节点状态发生变化，当这种变化超过一定范围时，选路算法所选择的路径就会产生错误更加剧了网络性能的恶化，从而导致拥塞产生。因此，本文主要从路由算法对网络资源的利用角度进行研究，通过为业务合理分配网络资源来保证网络资源的合理利用。(1)提出了一种基于量子遗传算法的优化网络资源利用的多约束QoS路由选择算法。本文将一种新的优化算法—量子遗传算法应用于解决QoS路由问题，并提出了将网络资源消耗和负载分布作为目标函数进行优化。此目标函数包含了带宽，跳数，费用，时延等QoS参数，力求在消耗网络资源最小的基础上，使负载尽量均衡分布，达到合理利用网络资源，降低网络的拥塞，提高网络吞吐量的目的。仿真计算的结果表明，该算法在解决多目标规划问题上是一个有效、可行的方法。(2)论文利用OPNET网络仿真软件设计了一个基于MPLS网络的流量工程分析试验，包含了从拓扑结构，业务源，链路到路由节点的所有模块。仿真比较了进行MPLS流量工程前后的网络模型。从结果中可以看到MPLS技术在网络的流量管理、负载均衡等方面都有着很大的效率，比“尽力而为”型的传统IP网络在使用网络资源、处理网络新业务上表现出了更大的优势。