旅行商问题是研究最为广泛的组合优化问题，在现实生活中，也有着广泛的应用。由于已经证明，旅行商问题是NP完全问题，因此，不太可能发现能保证在多项式计算时间内获得问题最优解的算法。因此，对旅行商问题的研究，逐步向两个方向进行。一方面，是探索在多项式的计算时间内，求得对旅行商问题的具有上确界的近似解。另一方面，则是利用启发式搜索方法，在较短时间内，求得问题的解。蚂蚁算法就是近年来出现的，搜索效果良好的一种启发式搜索方法。蚂蚁算法的主要思想，是模拟蚂蚁寻找食物的过程。在蚂蚁在搜索的过程中，会不断分泌外激素。蚂蚁之间通过外激素交流信息，可以很快找到从蚁穴到食物之间的最短路线。蚂蚁算法的核心，就是让蚂蚁以外激素为媒介，互相交流信息，不断搜索更好的旅行路线，从而取得旅行商问题的令人满意的答案。本文提出的智能蚂蚁算法，是基于蚁群算法的改进。在智能蚂蚁算法中，取消了外激素，蚂蚁采用一种不同的方法进行信息沟通，从而节约了大量的计算时间。另外，智能蚂蚁算法还引进了许多改进，使得搜索的效果更加有效。本文的主要结构如下：第一章介绍了组合优化问题和旅行商问题的应用背景和目前的研究现状。第二章介绍了蚂蚁算法的来源，主要特点和主要结果，并分析了其不足之处。第三章主要研究蚂蚁算法中最具代表性的两种算法：蚁群算法和最值蚂蚁算法。描述了这两种算法的思想、主要结果，也分析了各自的不足之处。第四章是本文的主要部分，在分析蚁群算法不足的基础上，提出新算法的若干特点，并详细分析其可行性。然后对不同的算法进行比较，并得出结论。第五章是算法实现部分。其中包括系统的分析、设计和实现。在本文的第六章，总结了本算法的主要不足之处和继续研究的主要方向。智能蚂蚁算法演示软件的源程序附于全文的最后，以期能帮助感兴趣的读者更容易地了解算法的具体实现。