工业场合对颗粒粒径测量提出了更加严格的要求,为了进一步提高颗粒粒径分布测量的准确性、快速性和稳定性,以光全散射法为基础研究了颗粒粒径测量反演算法,为颗粒粒径在线测量提供了新的研究思路。针对不同波长覆盖的颗粒信息不同的情况,选用了一种基于近红外-可见光-近紫外三个光谱区间的最优波长选取方法,并进行了仿真实验,结果表明:对宽峰和窄峰分布得到的测量结果相对误差分别为0.0601和0.0474。既提高了测量精度,同时节省了粒径分布重建时间。为了提高算法反演速度,研究了蚁群算法及其应用,采用以概率密度函数为基础的概率密度蚁群算法,提出了将差分进化算法和概率密度蚁群算法相融合的混合算法,利用融合后的混合算法反演粒径分布,结果可知:改进后的算法将迭代次数提高了100代左右,与概率密度蚁群算法反演相比能够降低算法的迭代时间。提出将果蝇算法应用于颗粒粒径反演问题,建立了果蝇算法计算模型,将颗粒粒径测量与果蝇算法相融合。通过仿真结果可知:该算法测量单峰R-R函数的相对误差为1.07%,运行时间为1.21s,体现了较好的准确性和快速性。该算法能够应用于颗粒粒径在线测量。