群体智能算法在求解工程领域的复杂优化问题中已经得到广泛认可。然而因其源于生物模拟而且包含复杂的随机群体行为,目前缺乏严谨的收敛证明,存在收敛速度慢、早熟等现象,理论的缺乏阻碍其发展和应用。传统三维文物碎片虚拟拼接中面临相邻碎片识别能力不强和整体拼接方法鲁棒性差的问题,其数学模型都是复杂优化问题。本文对群体智能优化算法全局收敛性进行研究,研究保证全局收敛的新型算法,针对三维文物模型虚拟拼接中的优化问题开展基于群体智能的最优化应用研究。主要贡献包括：(1)提出了两种改进的社会认知优化算法,提高了算法的全局收敛能力针对传统社会认知优化算法缺少全局收敛的理论分析及开发和开采能力有待进一步提高的问题,对算法的全局收敛性给出了证明,引入混沌群体和精英群体,提出了一种保证收敛的自然认知优化算法；在算法邻域搜索中引入量子行为搜索机制,提出了具有量子行为的认知优化算法。新算法全局收敛性得到保证,收敛速度得到提高,为应用范围的扩展奠定理论基础。(2)提出了一种混沌细菌群体趋药性优化算法,提高了算法的开发能力针对细菌群体趋药算法理论分析缺乏和收敛速度慢的问题,给出细菌趋药算法和细菌群体趋药算法全局收敛性证明,提出了一种混沌细菌群体趋药算法,在细菌群体中加入混沌搜索群体,两群同步迭代,分享最优搜索结果,提高细菌群体中个体的多样性,提高算法的全局收敛性和收敛速度。(3)提出了多特征提取和智能融合匹配识别方法,提高了文物相邻碎片的识别能力针对文物特征信息不准确的问题,采用文物多特征提取算法提取文物的多特征,提出了基于证据推理和区间数的多特征智能融合匹配识别方法,解决了单一特征信息模糊不确定带来的误匹配问题,提高了特征提取的精度,提升了文物相邻碎片的识别能力,为文物的全局拼接奠定基础。(4)提出了基于群体智能的全局最优匹配和智能配准的拼接方法,提高了拼接方法的健壮性针对传统整体拼接缺少全局考虑、碎片不存在包含关系和对应点难以确定的问题,对两类全局匹配问题利用离散自然认知优化算法进行优化求解,用改进的离散混沌细菌群体趋药算法得到最优的粗匹配点对,利用混沌细菌群体趋药算法得到最优坐标变换,提高了匹配算法的全局优化能力和健壮性,提高了配准的精度和效率,扩展了配准算法的使用范围。综上,研究包括算法收敛研究和算法应用研究两个方面。理论上对所提群体智能算法给出全局收敛性证明,提高算法的性能和适用性；应用上针对三维文物模型拼接过程中的关键问题提出了基于群体智能优化算法的解决方案,促进了群体智能算法在三维模型处理中的应用。