蚁群算法是一种用于解决组合最优化问题的高效元启发式搜索技术,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制,目前已经在许多优化问题中得到了成功应用。基本蚁群算法在求解优化问题的过程中有易陷入局部最优解进入停滞状态,同时伴随着收敛速度慢等问题,而将算法中的蚂蚁分组可以增强算法的全局搜索能力,且可以加快算法的收敛速度。现有的分组策略主要采用固定组数的分组模式,或是将蚂蚁分组为各自分工不同的种群,这些分组模式一定程度上提高了蚁群算法的求解性能,但是并没有充分利用蚁群分组策略中的全局搜索能力和局部搜索能力,仍有研究改进的空间。配电网网架规划是配电网规划的重要组成部分,能够给社会带来巨大的经济效益和社会效益。传统的数学优化方法求解配电网网架规划问题耗时长,效率低。因此,本文主要对蚁群算法研究与改进,并将改进后的蚁群算法应用于求解配电网网架规划问题,本文完成的主要工作和取得的研究结果如下:（1）分析现有的改进蚁群算法“并行蚁群系统”,着重分析并行蚁群系统分组策略中参数选择,以及创新地研究因分组策略新定义的四个参数对算法求解性能的影响,通过正交试验设计法设计试验方案,以最优值误差弗里德曼检验的秩得分为评价指标,得到了一种并行蚁群系统分组策略的最优参数组合,为并行蚁群系统的改进以及在其它领域中的应用打下基础。（2）提出了一种自适应分组蚁群算法,该算法是在并行蚁群系统的基础上改进,根据并行蚁群系统分组策略中分组数的分析,提出了一种自适应分组的策略,在算法前期分组数多,使得算法全局搜索更强健,扩大了可行解的范围,算法后期分组数少,使得算法局部搜索更有效,提高了蚁群算法的收敛速度以及求解性能。（3）根据配电网网架结构特点,使用生成树策略,将配电网网架规划问题的解方案构造为树型结构,再将文中提出的自适应分组蚁群算法应用到配电网网架规划中,仿真结果表明本文提出的改进算法能够有效解决配电网网架规划问题,不仅产生更优的规划方案,而且寻优速度更快收敛性能更好。