群智能和人工生命都是目前智能领域非常活跃的新兴研究领域,他们通过对自然界生命现象的模拟,在不同层次上揭示了生命进化规律,为人们揭示生命现象和进化规律,解决复杂系统的复杂行为提供了新的思路。对人工生命和群智能的研究、开发和实际应用将促进生命科学、信息科学、系统科学等学科更深层的交流和发展,同时也将对社会科学产生深远的影响,并且两者的研究必将在更广泛的领域和层次上得到拓展。本文基于群智能和人工生命的方法,选择了自然界的蜜蜂作为研究对象进行仿真和研究。试图通过计算机仿真方法来建立一个具有自然界蜂群所拥有特性的人工生物系统,并用图形化的方式进行展示。本文首先对群智能和人工生命等理论进行了学习,对常见的仿生算法进行研究与对比。其次,通过对自然界蜜蜂的行为进行了抽象、归纳和总结,详细地对蜜蜂的搜索蜜源、为蜜源招募、放弃蜜源以及季节变化对蜂群的影响等几个部分进行分析,然后提出了基于惯性权重与动态视野的蜂群算法。实验结果表明该算法是有效可行的,惯性权重可以使蜜蜂保持运动惯性并消除蜜蜂对方向选择的盲目性,动态视野可以提高算法的收敛速度以及寻优精度。论文还建立了蜂群行为的3维仿真平台。在仿真实验中设置了不同的环境变量,通过改变季节以及设置障碍物等,仿真平台可以直观的显示出蜂群行为的变化。最后通过对仿真实验结果的分析,更进一步证实了基于惯性权重与动态视野的蜂群算法可以使蜂群的仿真效果更佳逼真。