生物信息学是以计算机为主要工具,对以指数增长的生物数据进行处理的一门交叉学科。序列比对是生物信息学的基本研究方法,通过序列比对可以推断基因的结构、功能和进化关系。蚁群算法是一种仿真算法,模拟了蚂蚁在觅食过程中寻找最短路径的方法来求解最优解。遗传算法是另一种仿真算法,它模拟了生物的遗传过程来寻求最优解。蚁群遗传算法是一种混合算法,它通过遗传算法对蚁群算法的一组参数进行优化,来达到取得全局最优解和加快收敛速度的目的。本文通过对国内外序列比对算法的分析,将蚁群算法应用于序列比对上,设计了新型的蚁群序列比对算法。但因蚁群算法一般仅获得局部最优解,如果将遗传算法应用于蚁群序列比对算法上将克服这一现象,这就产生了蚁群遗传序列比对算法。蚁群遗传序列比对算法能扩大求解空间,克服蚁群算法的局部性,求得全局最优解。实验表明蚁群遗传序列比对算法可以显著提高序列比对的效果。