讨论了基于神经网络自学习算法实现QoS路由决策的问题。为了证明利用人工神经网络优化路由决策的可行性，在由17台服务器（节点）搭建的实验网络环境中，每个节点上均设计了由几个神经元组成的神经网络，各神经元依据网络的测量数据，通过学习算法动态地进行路由决策。实验结果表明，在以最小跳转数或最小延时为QoS目标时，神经网络所提供的路由决策均可以有效地使QoS接近最优值；同时，当神经网络综合考虑延时和最小跳转数两项QoS指标时，网络延时状况要优于只考虑一项指标的情况。实验结果证明了利用神经网络在节点上进行分布式的路由
