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Rough集理论中知识约简是个NP-hard问题,目前已提出较多的求解方法,但是每种方法由于其自身的局限性,只适用于一定条件下的求解.蚁群算法是较新的仿生优化算法,在解决各类组合优化问题中都取得了很好的效果.其显著优点是受问题规模的影响不大,对大规模问题的求解仍能发挥较优的性能.受蚁群算法该特性的启发,提出基于蚁群算法的知识约简方法.文中具体描述了将条件集的组合方式用一图结构来表示、构建目标评价函数、算法参数的设定以及算法的具体实施步骤等.最后通过于相关文献的比较实验,验证了该方法的有效性.