互联网用户数量的飞速增长、网络规模的不断扩大、业务类型的日益丰富，使未来互联网如何合理控制和管理网络资源、保证网络的性能，从而提供稳定的服务质量成为目前急需解决的问题，也是业界研究的热点和难点技术。流量工程是一种网络优化和控制技术，其目标是实现网络性能的优化以及网络资源的合理利用，流量工程的实施对于未来互联网QoS保证有着优越的和不可替代的意义。本论文是在参加教育部博士学科点专项科研基金项目(基于MPLS流量工程的通信网络QoS研究，项目编号：2003001312)的过程中，对IP/MPLS网络流量工程理论和技术进行探讨和研究的一些成果。 论文内容包括如下：第一章：介绍了流量工程技术的必要性、关键技术和基本理论，介绍论文选题的背景和研究的内容； 第二章：针对多业务网络环境中不同的业务业务质量要求，提出了一种多目标优化的动态流量工程算法。建立了一种基于时延和拥塞进行全网流量优化的数学模型，并根据该模型内在的层次性，设计了分布式自适应流量工程算法，并经过模拟仿真，验证了算法的可行性和有效性。 第三章：分析了不精确的网络状态信息对流量工程算法的影响，提出了一种基于本地状态信息解决网络状态信息不精确的实时流量工程算法。利用随机规划基于本地状态信息对网络流量优化进行建模，基于无导师学习提出了一种分布式的实时流量优化算法，并经过模拟仿真，验证了算法的可行性和有效性。 第四章：提出了一种基于网络拥塞与流量分布特征的遗传算法实现网络流量优化的算法，以解决传统遗传算法运算复杂度和算法收敛速度的问题，并经过模拟仿真，验证了算法的可行性和有效性。 第五章：流量不是无限可分是实现动态并行路径流量工程的难点，必须研究工程实际中可行的分流方案以及分流误差对网络优化产生的影响。利用遗传算法通过数学建模、设计算法、仿真验证研究和分析了动态并行路径流量工程的实现方法和可实现性，分析了分流误差对网络优化效果的影响。 第六章：最后一章总结全文，并指出进一步的研究方向。