在计算机网络中，电子商务、视频会议和远程教育等业务中所涉及组播通信技术是当前研究的热点。组播是指同一信息从源节点传送到网络中多个目标节点(并不一定是所有节点)的通信方式。求解组播问题的目的是建立一棵满足QoS约束条件且覆盖所有目标节点的，性能较好的组播树。 本文将免疫克隆计算的方法及思想与多智能体系统相结合，提出了两种解决时延受限组播路由问题的算法，主要研究工作如下： 1．研究了最优Steiner树问题以及针对这一问题常用的启发式算法； 2．对多智能体系统(Multi-Agent System，MAS)及其应用现状进行研究；并且在此基础上阐述了Multi-Agent与智能进化计算相结合提出的多智能体遗传算法(MAGA)； 3．将免疫算子引入多智能体遗传算法，针对时延受限的组播路由问题，提出了一种免疫Multi-Agent组播路由算法。与传统遗传算法相比，本算法利用待求问题的先验知识指导搜索、加速收敛，避免了问题进化的盲目性，并利用智能体的竞争、协作、自学习等行为求解组播路由问题，取得了良好的效果； 4．在结合克隆选择计算和多智能体特点的基础上，提出了基于免疫克隆选择的Multi-Agent组播路由算法；该算法首先针对每个组播组成员求出满足时延约束的备选路径集合，再利用克隆策略结合多智能体进化处理备选路径的选择，从而达到构造组播树的目的。仿真实验证明，该算法有效克服了传统遗传算法的缺点，且算法稳定、灵活、操作简便。