蚁群算法(AntColonyAlgorithmACA)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。蚁群算法是受到对真实的蚁群行为的研究启发而提出的，它是一种随机搜索算法，与其它模拟进化算法一样，通过候选解组成的群体进化过程来寻求最优解。 蚁群算法自产生以来，目前已被成功地应用于通讯、交通和人工智能等领域。 本文主要介绍的是将蚁群算法应用于近红外光谱的建模过程之中，建立样品含量与近红外光谱数据之间的数学模型，并对未知样品含量进行预测。并将蚁群算法与传统算法相比较，获得了满意的实验结果。 论文详细阐述了蚁群算法的基本原理，应用蚁群算法解决传统的TSP问题，并在此基础上讨论了如何正确选择蚁群算法中的各个参数；论文在介绍了近红外光谱理论基础以及近红外光谱数据常用的建模算法以及算法的基本原理的基础上，讨论了蚁群算法应用于在近红外光谱数据建模过程的可行性；通过测量谷物中的蛋白质含量与测量药品中的布洛芬含量两个实验将蚁群算法与传统算法进行比较。在测量谷物中蛋白质含量的实验中，校准的相关系数为0.943，标准偏差为0.454，预测的相关系数达到0.914，标准偏差达到0.622，在测量药品中布洛芬含量的实验中，校准的相关系数0.997，标准偏差1.598，预测的相关系数0.998，标准偏差1.517。