图着色作为图论中一个主要的研究领域，在工程上和理论上都具有很好的应用价值，比如一些典型的组合问题如最大支配集、加工调度，还有一些实际的问题如停车场的建立、商品的配送收集等都可以转化为图着色问题来研究。最近这些年，一些经典的智能优化算法如禁忌搜索算法、遗传算法、蚁群算法等都被应用到了解决图的着色问题中来。但是这些算法大多针对的是图的正常点着色或将正常边着色或全着色转化为点着色来解决，使用它们来解决图的可区别着色的研究工作还做的很少。另外，随着图的规模不断增大，染色问题也变得更加复杂，这些算法的运行时间会明显增加，搜索性能及收敛性大幅下降。本文所作的主要研究工作就是设计新的算法，分别解决点可区别边染色、点可区别全染色、邻点可区别边染色、邻点可区别全染色四种染色问题，并且算法效率高、收敛性好，突破了传统经典算法的局限。本文的主要研究工作如下：(1)介绍古典染色概念如正常的点着色、边着色、全着色，还有在此基础上产生的点可区别着色、邻点可区别着色的概念；并介绍经典优化算法如禁忌搜索算法、遗传算法的算法思想，及其在图着色问题中的应用，分析这些算法的的缺点和不足，以在本文的研究工作中避免或改进。(2)针对一般图进行点可区别染色算法的设计，主要有点可区别边染色算法设计和点可区别全染色算法设计。首先构建目标函数和算法的数据结构，根据点可区别边染色算法思想给出了算法步骤及流程图，之后对算法进行测试，并分析算法的正确性、收敛性；根据点可区别全染色算法思想给出了算法步骤和流程图，对算法进行测试，并分析了算法的正确性和空间复杂度；最后对两个算法进行总结。(3)针对一般图进行邻点可区别染色算法的设计，主要有邻点可区别边染色算法设计和邻点可区别全染色算法设计。首先在点可区别边染色算法的基础上进行了改进，使之能够有效的解决邻点可区别边染色问题，并对算法进行测试，得到了很好的实验结果；根据邻点可区别全染色算法思想给出了算法步骤及流程图，之后对算法进行测试，并分析算法的时间复杂度；最后对两个算法进行总结。