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群体智能优化算法利用群体的优势，在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。介绍了两种群体智能算法模型：蚁群算法模型和粒子群算法模型，研究了两种算法的原理机制、基本模型、流程实现、改进思想和方法；通过仿真把蚁群算法与其他启发式算法的计算结果作对比，验证了蚁群算法具有很强的发现较好解的能力，不容易陷入局部最优；微粒群算法保留了基于种群的、并行的全局搜索策略，采用简单的速度一位移模型操作，在实际应用中取得了较高的成功率。