蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)是近几年发展的一种具有群体智能行为的仿生优化算法,最早用于解决TSP问题,到现在已经成功解决了广义分配、多重背包、网络路由等多个问题；从单一应用范围研究开始,如今已经应用于计算智能、控制科学、管理科学、电力电子、生命科学等多个领域,并取得了巨大的成果.另一方面,蚁群算法本身也在其应用范围的不断扩大中得到了飞速的发展,多种改进的蚁群算法促使其应用的范围从解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合问题,由离散范围的研究逐渐拓展到了连续范围的研究,并在各个方面都取得了突破性的研究进展.本文基于蚁群算法在网络优化中应用的几个方面,主要完成了以下工作：首先,在简述基本蚁群算法思想和原理的基础上,从离散和连续领域的两个不同的应用方面,分别介绍近几年蚁群算法的发展和改进,并概括出蚁群算法的改进思路.其次,本文将基本蚁群算法的模型和思想应用于网络节点部署.在研究过程中,将基本蚁群算法中的信息素和启发式信息赋予新的意义,提出改进的网络节点部署方法,使得网络中的节点在保持连通的前提下完成整个区域的覆盖.从而优化了节点的部署方案,并取得了较好的结果.最后,利用蚁群算法的基本思想,研究了无线传感器网络路由优化问题.将蚁群算法的思想应用于簇头节点路径的优化中,提出了基于蚁群的无线传感器路由优化算法.该算法在保证信息传输路径长度较短的情况下,充分考虑到簇头节点本身的剩余能量,并利用蚁群算法的自适应性,使整个网络节点的能量得到均衡消耗.从而,达到增加网络生存时间的目的.