RNA在蛋白质合成过程中起着模板的作用，是生物遗传信息的中间载体，在生物细胞分化、凋亡、发育、疾病等过程中起着重要作用。RNA二级结构的茎环结构可用于分析RNA功能。预测RNA二级结构的方法可分为基于物理化学的方法和基于生物信息学的方法[1]两类。前者是通过X射线结晶衍射或者核磁共振来确定RNA分子结构，这种方法测量精度高，但由于其对软硬件要求较高，而RNA分子降解较快，难结晶，所以，该方法一般用于对碱基数量小于100的RNA二级结构的预测。后者是通过借助生物信息学方法来预测RNA二级结构，可达到加速认识RNA分子空间结构、生物学功能的目的。最小自由能算法是目前比较广泛的预测方法，该方法将结构预测转变为组合优化问题，本文基于蚁群算法在组合优化问题中的优良性，认为可用于RNA二级结构预测，故针对问题，设计了合理的算法框架。本文首先对RNA二级结构、数学模型、表示形式，进行了简单介绍，为预测算法奠定理论基础。详细介绍RNA的生物组成、分类与功能，介绍了现有的RNA二级结构预测算法并进行分析。介绍了蚁群算法的原理，设计求解RNA二级结构预测问题蚁群算法框架，通过实验验证算法的有效性，仿真结果表明，蚁群算法用于RNA二级结构预测结果具有较好的准确度。通过以上工作，表明蚁群算法作为一种群智能优化算法对于解决RNA二级结构预测是有效的，今后将研究对假结预测的算法，进一步提高预测的精度和速度。