蚁群算法是群智能优化算法的一种,它根据蚂蚁在觅食过程中,释放一种叫信息素的化学物质标记较理想的觅食路径,以为群体中其他成员提供可参考的先验信息。约束满足问题是由一系列变量、变量相应的值域以及变量之间的约束关系组成,目标是为这些变量找到一组或多组满足所有约束关系的赋值。约束满足问题通常都是NP难问题,旨在有限的时间内找出令人满意的解决方案。本文首先介绍了利用蚁群算法解决约束满足问题的基本方法,并对求解过程中蚁群算法的五种信息素更新策略做出了详细阐述,以二元约束满足问题为例,采用五种基本的蚁群算法对该问题进行了求解,验证蚁群算法解决约束满足问题的性能,并通过对比各个信息素更新策略对二元约束满足问题运行情况的影响,总结不同策略在求解约束满足问题时的有效性。然后,设计并实现了一种自适应信息素更新策略选择机制,使信息素的更新策略能随着搜索条件的不同自适应地做出调整,从而使蚁群算法能更好的满足问题的多种约束条件。最后,介绍了在求解约束满足问题过程中的七种启发式变量序,蚂蚁从空任务开始迭代选择变量赋值,执行一个任务即完成对每一个变量的一次赋值,因此,变量的选择序对问题的求解也具有重要影响,本文通过实验,对比了每种启发式变量序的性能,并将自适应的启发式变量序应用于求解约束满足问题。本文通过实验研究,对比分析了不同信息素更新策略在利用蚁群算法解决约束满足问题中的表现,并将自适应的信息素更新算法与性能较好的信息素更新策略相比较,通过参数调整、收敛性分析、收敛时间比照、代价值和成功率的对比,证明了自适应的信息素更新策略在求解过程中的优越性。然后,通过比较约束满足问题的不同启发式变量序,分析各个变量序的优劣,并将自适应的启发式变量序与效率较高的启发式变量序比较,研究说明了自适应启发式变量序在求解约束满足问题时的优势。