无线Mesh网(Wireless Mesh Networks，无线网状网)是一种多跳网络，具有自组织、自配置等特点，它的网络具有可扩展性、健壮性，高带宽和高信道利用率等优势，使得它成为一种下一代无线网络的关键网络。　　 随着网络中实时服务需求的增加，对WMN的QoS(Quality of Service，服务质量)的保证提出更高的要求。在WMN的QoS路由中，不仅要找到源节点到目的节点的一条路径，而且应该是满足QoS约束的最优化路径，对于多QoS需求，最常用的参数主要包括：带宽(Bandwidth)，时延(Delay)，时延抖动(Delay_Jitter)，丢包率(Packet Loss Rate)，费用(Cost)，跳数(Hop)等。当QoS约束条件包括两个或者两个以上的加法型度量时，该路由选择问题为NP(non-deterministicpolynomial-time hard)难问题，本文采用遗传算法来解决该问题。　　 本文针对WMN的QoS路由算法问题开展研究，主要完成以下工作：　　 1.根据WMN网络特点，设计和实现了一种基于遗传算法的QoS路由算法，并从问题建模、编码方式、综合适应度函数设计、交叉和变异算子、修复算子选择等方面进行了改进，使算法更加接近真实的网络环境，更加有效可行，最后通过仿真实验验证了该算法的有效性和收敛性。　　 2.针对遗传算法容易陷入局部搜索和成熟过早的问题，结合模拟退火算法思想，从避免进入局部最大值、提高解空间的全局搜索能力的角度出发，实现了混合模拟退火遗传算法，该算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，混合模拟退火遗传算法丰富了优化过程中的搜索行为，能够增强全局最优解的搜索能力和提高搜索效率，解决单纯遗传算法的早熟问题和模拟退火算法效率不高的问题，提高其收敛到全局最优解的速度。最后通过仿真实验，并与单纯遗传算法求解结果进行对比，结果表明，混合模拟退火遗传算法是有效的和收敛的，可以解决遗传算法过早收敛的问题，也可以更好的控制算法收敛速度，提高搜索效率，在求解质量和求解速度之间得到了较好的平衡。　　 最后，对本文工作进行总结，并对未来工作做进一步的阐述。