随着一些与经典的数学规划原理截然不同的理论的诞生，人们试图通过模拟自然生态系统机制以求解复杂优化问题的仿生优化算法相继出现。近年来，发展迅速的进化算法在路径优化领域获得了广泛的应用。本文基于对仿生优化算法的应用研究和移植，尝试将蚁群算法应用于飞针测试系统的测试路径规划和生成的运算过程中，从中得到了一种对PCB测试系统的路径规划更为有利的优化方案。　　本文首先介绍了在路径优化问题中几种常见的智能算法，并对这几种路径优化智能算法在原理、特性及应用进行了学习、介绍、比较与分析，在对其研究比较的基础上，提出了将蚁群算法用于路径优化中，通过对TSP问题进行比较与分析，表明蚁群算法在路径优化中是可行的，其在路径优化中减少了测试路径从而达到缩短测试时间的效果，随后本文较细致地描述蚁群算法的原理、实现、复杂度分析及选参原则，详细描述了飞针测试的应用、原理、特点及飞针测试机系统的软、硬件特征，并将蚁群算法应用于PCB飞针系统的测试路径优化，在应用过程中发挥了蚁群算法的自适应特性，加快了检测的速度，实现了系统资源的高效率利用，实验结果与采用顺序测试实现的实验结果相比较，验证了采用蚁群算法优化PCB测试路径，其检测速度和实时性优于传统的PCB测试路径的实验结论。表明基于蚁群算法的PCB自动测试路径优化的设计是可实现的。该设计具有很好的通用性，可以灵活地改变参数和问题规模，具有一定的可定制性与可扩展性。