蚁群算法是一种新兴的仿生群体智能算法，它通过模拟自然界中蚂蚁的群体行为，利用信息素的累积、挥发和更新使全局收敛于最优路径，具有很强的鲁棒性和全局寻优能力。伴随着当前数据库中存储的海量数据，数据挖掘技术越来越引起人们的关注，而数据分类规则挖掘和聚类分析一直都是数据挖掘中的核心问题。蚁群算法已成功地应用于数据的分类和聚类中，但仍存在着一些缺陷和不足，而多种进化仿生学人工智能算法的融合，已成为改进现有蚁群算法的一个非常重要的途径。　　 本文以蚁群算法为基础，根据所解决的具体问题，融入了遗传算法和人工免疫算法，充分发挥三种仿生进化算法各自的优势，弥补三种算法各自的不足，有效地改进了传统蚁群算法所存在的不足，并成功地用于解决旅行商问题、数据分类规则挖掘问题和聚类分析问题。　　 本文的主要研究工作包括：　　 ①阐述了蚁群算法、遗传算法和人工免疫算法的基本原理、流程和主要特点。　　 ②针对旅行商问题，在蚁群系统的基础上提出了一种免疫遗传蚁群融合算法，将免疫算法和遗传算法引入到每次蚁群迭代的过程中，利用免疫算法的局部优化能力和遗传算法的全局搜索能力，来提高蚁群系统的收敛速度。　　 ③通过对蚁群分类规则挖掘算法Ant Miner的深入分析，根据Ant Miner算法存在的不足，在Ant Miner的基础上引入了一种免疫遗传蚁群分类规则挖掘算法，将遗传算法和人工免疫算法融入Ant Miner中，以较大的概率获得更优的分类规则。　　 ④详细分析了蚁群聚类算法LF算法，针对LF算法的缺点，引入了一种免疫遗传蚁群混合聚类算法。新算法在运行LF算法后，首先利用遗传算法和人工免疫算法对蚁群聚类的结果进行处理，找出最优的初始聚类中心，再将蚁群聚类所形成的值和最优的初始聚类中心作为参数，并以蚁群聚类得出的聚类结果作为数据初始分布，执行K-means算法后得出最终的聚类结果。　　 本文针对解决旅行商问题提出的免疫遗传蚁群融合算法，解决分类规则挖掘问题引入的免疫遗传蚁群分类规则挖掘算法以及解决聚类分析问题引入的免疫遗传蚁群聚类算法，通过仿真实验表明其是有效的改进算法。