本发明公开了一种基于改进型模糊神经网络的DTN网络路由优化方法，包括以下步骤：S1.利用多维分量来描述DTN网络中各节点间的连通特点，采集DTN网络中当前节点和目标节点的多维分量的动态信息；S2.将所采集到的动态信息依次输入到训练好的改进型模糊神经网络中，获取当前节点到达目标节点每条路径的成功概率；S3.比较成功概率的大小，将成功概率大的路径选择为最优路由。本发明采用改进型模糊神经网络来实现路由决策的智能化，根据不同路径上当前节点与目标节点的转发成功概率来选择路径，有效提高了路由选择的效率，而且改进型模糊神经网络具有强化学习功能，使得该方法能够适应DTN的拓扑变化，具有极强的实用性。