圆形Packing问题是一个典型的布局优化问题,也是一个有代表性的NP难度问题,NP难度问题是现代计算机科学中难于求解的一类问题,对于该类问题,目前尚不存在经典数学要求的既精确完整又快速有效的求解算法,设计高效非完整启发式算法对该类问题进行近似求解有着十分重要的实际意义。不同于国际上求解NP难度问题的已知流行算法,针对等圆Packing问题,找到了该问题的一个非常贴切的模拟大自然物质受力运动模型,采用拟物算法对其进行求解,实践证明,对于等圆Packing问题的求解,拟物算法是十分快速高效的。为了进一步提高拟物算法的效率,提出提前退出局部搜索策略、最优步长法策略等方法对拟物算法进行有效改进,提前退出局部搜索策略不断估算当前搜索路径成功的概率,如果概率太小,则提前终止对当前路径的局部搜索,可以节省大量的计算时间。最优步长法在搜索计算的过程中不断调整步长,以使计算获得较快的收敛速度。针对等圆Packing问题如何逃离“局部最小值陷阱”的问题,在拟物算法的基础上提出了“找最大空区域中心点方法”、“单点黑洞引力方法”等几种拟人策略,并将拟物算法和拟人策略结合起来,提出概率选择形式算法,该算法根据当前格局情况以概率形式选择某种具体拟人策略以逃离当前“局部最小值陷阱”。通过大量计算实验分析了概率选择形式算法在等圆Packing问题算法试金石上的表现。并将计算结果和国内外其他研究者对该问题的研究结果作了简单比较。