二十一世纪被人们誉为信息时代,当今的信息技术发展的主要特征是数字化、网络化和智能化。利用计算机实现对信息处理的智能化,是信息时代的重要标志。众所周知,除了人类社会以外,还有许多社会性昆虫,如蚂蚁、蜜蜂等,它们个体虽然能力有限,但却表现出高度结构化的社会组织。蚁群算法(ACO)由意大利学者M.Dorigo,V.Manieaao等于二十世纪九十年代通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发式仿生进化算法。通过对蚂蚁觅食行为的研究,发现整个蚁群是通过一种叫做信息素的化学物质进行相互协作,形成正反馈,使多个路径上的蚂蚁逐渐聚集到最短的那条路径上来。在过去二十几年发展中,蚁群算法已经在组合优化、函数优化、系统辨识、网络路由、机器人路径规划、数据挖掘以及大规模集成电路的综合布线设计等领域获得了广泛的应用,并取得了较好的效果。本文对基本蚁群算法原理进行研究分析,将其在TSP问题上的应用进行仿真实验。对蚁群算法中的参数启发式因子α、期望值启发式因子β、信息素挥发系数ρ以及信息素总量Q进行了仿真实验,研究了各参数合理的取值范围。蚁群算法也有不足,如:易出现局部最优、运行时间长和参数选择难等等。于是,越来越多的学者展开了蚁群算法的改进研究,从目前来看,蚁群算法的改进主要从两个方面展开,一是对蚁群算法本身的改进,诸如针对信息素释放修改进行改进、针对概率选择方式进行改进等;二是与其它其他智能优化算法进行融合改进。本文介绍了两种改进的蚁群算法,在此基础上提出了自己改进的算法,加入邻域搜索和权重参数,使算法达到一个平衡点,既可以使算法的搜索空间尽可能大,来寻找可能存在的最优解;同时根据蚂蚁留下的信息素使蚁群算法搜索的侧重点放在信息素浓度高的路径上,从而以较大的概率收敛到全局最优。通过仿真的实验数据表明改进的算法的性能有了不少提升。本文将蚁群算法结合实际工程,应用于西气东输场站控制系统中。西气东输场站控制系统是一种用于测试天然气传输管道信息的自动测试系统,包括回路测试装置、控制电路和回路切换器。回路测试装置的基础模块仍然具有控制系统中所替代的开关端子排的作用。通过测试模块将基础模块回路断开,形成新的测试回路。实现了通道测试的批量化,简单化,并且测试过程中更加准确,更有效率。针对多路径测量系统,本文将蚁群算法应用于该系统中传感器路径规划的问题,实验得到了最优路径规划图。在实际工程中,最优路径规划图为工程人员提供了规划方案,不仅大大提高了规划效率,也节省了大量的材料。它对实际工程的实现具有非常重要的指导性作用。