蚁群算法(Ant colony algorithm，ACA)是模拟蚂蚁群体觅食行为的一种启发式仿生类智能进化算法，也是目前研究的群智能算法的一种。国内外针对蚁群算法的研究也相当广泛，其研究也大致分为理论研究和应用研究两种类型：理论研究主要包括两部分，一是针对算法进行改进，即与其他算法结合提出新的算法；二是针对蚁群算法理论本身进行研究，如收敛性研究等。诸如针对信息素释放修改进行改进、针对概率选择方式进行改进以及同其他算法结合进行改进等。近年来蚁群算法在函数优化、组合优化等领域以及网络路由、机器人路径规划、数据挖掘、系统辨识及大规模集成电路的综合布线设计等工程问题上得到了广泛的应用，并取得了良好的效果。蚁群算法的硬件设计是仿真硬件(Bionicshardware，BHW)领域的一个分支，也是蚁群算法研究的高级阶段。其硬件实现具有执行速度快、自修复、自组织等优点，能满足实时系统的需求。　　 本文首先针对蚁群系统进行改进，提出了基于动态启发因子的多蚂蚁算法，并对改进算法进行了详细阐述，最后将该算法应用于旅行商问题(TravelingSalesman Problem，TSP)问题进行仿真实验分析，证明了改进算法的有效性和可行性。同时本文针对基于遗传蚁群算法进行改进提出基于遗传策略和粒子群策略的蚁群算法，并对改进算法进行详细阐述和仿真实验分析，证明了改进算法的可行性。针对蚁群算法的硬件设计研究，本文通过分析研究原始的蚁群算法，将蚁群算法首先进行硬件模块划分，然后分析各模块的实现功能，最后进行各模块的仿真，为以后蚁群算法FPGA(Field-Programmable Gate Array)实现做了铺垫。