作为一种发射光谱技术,激光诱导击穿光谱(Laser-Induced Breakdown Spec-troscopy,LIBS)因为其样品无需预处理、能够远程非接触测量、检测快速、多元素同时检测等特点,引起了业界的广泛关注。具体来说,LIBS技术将激光聚焦至被测样品表面,通过分析样品表面产生的等离子体光谱的特征谱线,就可以获取被测样品定性或者定量信息。LIBS技术根据具体实现方式的不同,可以分为标样定标法(有标LIBS)和无标样定标法(Calibration-Free Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,CF-LIBS)。目前,有标LIBS的应用场景已经被拓展到众多领域,但是由于受到基体效应的影响以及存在标准样品有时难以制备的缺点,该方法在部分应用场景上存在着不足。为此,不受基体效应影响的CF-LIBS吸引了研究人员更多的关注。CF-LIBS对激光等离子体的物理性质进行数学建模,将基体效应直接作为问题的一部分进行统一建模,理论上比有标LIBS有更广的应用范围。但是目前CF-LIBS的测量精度还没能达到令人满意的程度,各研究者从等离子体物理特性、实验设备和环境、数值定量分析等角度对CF-LIBS进行改进和优化。本文主要从定量分析算法角度对有标LIBS和CF-LIBS进行优化和改进。本文从有标LIBS出发,简要介绍了LIBS技术实验系统,实验光谱图的获取以及常用的光谱预处理算法。为了能够加速实验分析和针对不同样品进行算法选择,本文实现了常用有标LIBS算法库,并与光谱预处理软件相结合,为后续的实验奠定了基础。在完成算法库以及光谱预处理软件之后,在BS碳钢系列样品上对当前常用的有标LIBS定量分析算法进行了效果比对,得出了常用算法对于该系列样品的实验结论,为有标LIBS定量分析算法选择给出了建议。最后,本文改进了 CF-LIBS算法,在参考传统CF-LIBS算法的基础上,提出了一种基于粒子群算法的CF-LIBS算法。并对上述问题进行建模,解释了选择智能优化算法的原因,并对约束条件进行松弛后,提出了一种更为简化CF-LIBS算法。