最近几年,蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)作为一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法受到科研工作者的重视.鉴于蚁群算法在求解复杂优化问题方面的优越性,该论文探讨将该算法用于化学计量学中,进行对混合物体系的解析和非线性函数的拟合.蚁群算法被该课题组首次引用于化学计量学中,曾成功用于三组份导致光谱的多元解析问题,该文研究的是采用蚁群算法对杯芳烃体系来进行对未知样的预报试验.杯芳烃体系的紫外吸收光谱重叠比较严重,直接采用分光光度法进行它们的同时测定是很困难的,我们用蚁群算法对此类混合体系的紫外吸收数据进行分析,成功地确定了化合物的组分和含量.另外,该论文还成功探讨了速率方程的拟合将示波电位法与动力学分析法结合起来测定茶皂素的含量.在实际工作中,影响分离度的因素主要是温度,流速和进样体积三个因素,三个因素互为影响,对于一个新体系,要摸索合适的条件颇为棘手,因为均匀设计法可以用最少的实验次数来获得最佳实验条件,我们用均匀设计安排的试验所得到的实验结果设想用多项式回归方程拟合,利用得到的拟合方程寻找预测最佳实验条件,该文采用蚁群算法拟合出来的影响分离度因素的方程,有针对性的改变色谱条件,在很短的时间内就成功地分离并由红外光谱图区分鉴定了两个含磷类同分异构体化合物的结构.