无线Mesh网络(Wireless Mesh Networks，WMNs)作为一种新型的无线宽带网络，具有自组织能力、多跳传输、稳定性高、传输速度快等优点；并因节点间的平等性，保证了网络能够提供更为可靠的连接。无线Mesh网络以其高容量、低成本且兼具扩展性好、自愈能力强、设计容易、组网成本低等优势，得到了研究领域的广泛重视，是新一代无线网络的重要组成部分。随着科技的进步和人们的需求，对于在教育、信息控制等领域中使用的无线Mesh网络，对网络服务提出了更高的要求。无线Mesh网络能否提供有效的QoS保障制约着其应用和发展，因此对于无线Mesh网络的多约束QoS路由研究成为了一个热门的研究方向。粒子群优化算法是一种新颖的智能优化算法，但是其在无线Mesh网络组播路由的研究中仍然存在一些问题。为了更好的发挥其性能，且无线Mesh网络用户的实际需求，本文从两个方面来解决上述问题：首先本文借助差分进化算法的速度快和准确度高的优势，通过与粒子优化算法的融合，提出了一个新的混合算法。在保证丢包率、时延、时延抖动等QoS参数的约束条件下，新算法可扩大寻优方式的种类和路径可搜索的范围，来实现对算法的寻优质量和运行速度的保证。因为学习因子是决定算法的寻优效果的重要因素，然后本文讨论其合适的取值范围。最后本文利用人工鱼群算法的收敛速度快、并行处理能力强等优势，融合得到新的算法。新算法借助粒子间的竞争和交流的方式，及人工鱼群算法的跟踪能力，来保证算法的收敛性和稳定性。