拥塞控制问题是当前网络研究中的重要课题。最近几年，基于网络效用最大化(NetworkUtilityMaximization，简称NUM)的研究框架已经广泛应用在网络速率分配算法，Internet拥塞控制协议，网络效用—公平性特性以及跨层优化等研究领域，并开始成为当前的研究热点。 论文研究了NUM框架下有线网络模型，给出了端到端拥塞控制的对偶模型，并用其分析了TCP源端算法和AQM主动队列管理算法在平衡点处的性质，得到了一种具有更一般意义的分布式算法。然后研究了无线多跳Aloha网络的跨层速率最优问题，得到了一种基于原问题的分布式算法。 首先，论文介绍了基于优化的网络拥塞控制研究的背景和发展情况，以及论文的研究目的和意义。 其次，研究了网络优化框架的基本模型，介绍了引入对偶理论的意义以及一类分布式算法，给出了源端算法的公平性分析，并用NS2仿真验证了结论的正确性。在分析已有算法的基础上，根据子梯度方法得到了具有更低限制性条件的优化模型，给出了一个新的基于对偶问题的分布式算法框架，并且证明了已有的算法是新算法的一个特例，同时也解释了现有算法在链路容量变化的动态网络环境下也能达到稳定的原因。通过仿真证明了理论的正确性。 最后，研究了多跳Aloha网络的跨层速率优化问题。通过分析现有的基于对偶问题的跨层优化思想，将一个不是凸优化问题的原问题转化为一个凸优化问题后直接使用子梯度方法求解，得到了一个基于原问题的分布式算法，该算法比基于对偶的算法收敛速度更快。