本文在对蚁群行为以及人工蚁群和真实蚁群异同的分析基础上，介绍了蚁群算法的机制原理以及蚁群系统模型。随后，总结了国内外蚁群算法的研究成果，介绍了几种有代表性的改进，并把蚁群算法同其他仿生优化算法进行了比较。在此基础上，对广义领域搜索算法及其统一结构进行了阐述，分析了近年来蚁群算法同其他优化算法结合的研究成果，并研究了一种混合蚁群算法，通过对TSP问题求解，可以看出混合蚁群算法在收敛速度以及最优解方面有了一定的提高。随后，把混合蚁群算法用于PID参数优化，优化获得的PID参数较好。最后，针对BP算法训练神经网络易陷入局部最优解的缺点，采用蚁群算法训练神经网络，并把其应用于CSTR化工过程的故障诊断中，所得结果与BP算法相比，在收敛速度以及故障诊断的准确率上都有所改进，效果良好。