许多科学、工程和经济问题都可以归结为最优化问题。为了可靠解决全局优化问题，人们探讨了多种随机型优化方法。近十多年来人们模拟自然界的一些自然现象而发展起了一系列智能优化算法，如模拟退火方法、遗传算法、神经网络计算、群体智能算法等，为优化理论提供了新的思路和手段，并在科学、经济以及工程领域得到了广泛应用。粒子群优化算法是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法。作为群体智能算法中的一种，它简单计算，易于实现，适用范围广泛，正受到越来越多研究者的关注，并在工程实践中表现出巨大潜力，现已广泛应用于神经网络、模糊系统控制、模式识别等多个领域。 首先，系统地介绍了粒子群优化算法，介绍了其发展过程中的几种改进。论述了粒子群算法的收敛性与参数的关系，总结了粒子群优化算法的基本应用。接着，用粒子群的几种模型对几个经典基准测试函数进行了优化，分析了粒子群的参数对优化效果的影响。 聚类是数据挖掘中的一种基本方法，数据聚类问题本质上是一个组合优化问题，可以利用迭代算法求解。K均值算法是解决聚类问题的一种经典算法，具有简单、速度快等优点。但K均值算法的效果强烈依赖于初始聚类中心，一旦初始值选择的不好，K均值算法很容易陷入局部最小值。基于粒子群的K均值优化算法引入了粒子群的思想，保留了基于种群的全局搜索策略，增加了算法解的随机性和多样性。 矢量量化技术是一种高效的有损压缩技术，已广泛应用于图象压缩系统中。码书的设计是矢量量化的关键。LBG码书设计算法是一种严密、实施简便及有较好设计效果的经典码书设计方法，但LBG算法也是强烈依赖于初始码书。由于矢量量化本质上也是一个数据聚类问题，所以引入粒子群算法的思想，提出基于粒子群的矢量量化方法进行码书设计。仿真证明了基于粒子群的K均值聚类算法是可以解决图象的码书设计问题，求解的效果与传统LBG算法的效果相近。