作为商业银行吸引客户和开展各项业务的重要设施，ATM选址是否得当直接关系到商业银行的利益。科学的选址决策有利于提高银行工作效率，增加效益，方便储户：选址不当则可能造成银行资源的浪费。现今ATM选址的难点主要在于选址约束条件难以穷尽和定量描述困难这两方面。这些因素既有可以定量描述的空间信息，又有难以尽述的空间隶属信息，单纯依靠人力进行选址，不仅效率较低下、耗费时间长，而且缺乏科学的依据。然而，随着计算机技术的发展，尤其是地理信息系统（Geographic Information System，GIS）的发展，为上述问题的求解提供了科学的手段和可行的解决途径。　　 目前该领域的研究主要侧重于基于GIS的ATM布点选址和ATM机的运营维护，但是其中选址方法部分大多仍是采用传统的选址分析方法。GIS系统在选址过程中只充当了平台显示和数据提供的角色，并没有发挥其全部功能。因此，将现代智能优化算法应用到基于GIS的网点选址中，进而提高选址的效率，已经逐渐成为国内外学者竞相关注的研究热点和课题，也是本文研究的主要内容。本文的主要工作有：　　 （1）.详细的介绍了ATM网点选址理论，在深入分析影响ATM网点选址因素的基础上，建立了ATM网点选址模型；　　 （2）.对蚁群优化算法进行了深入的分析，并在此基础之上针对蚁群算法运算时间长和容易陷入局部最优解的缺点，采用具有较强全局搜索能力的禁忌搜索算法，对蚁群算法进行了优化，称为混合蚁群算法。给出了该算法的具体实现步骤，进行了仿真实验。实验结果表明，混合蚁群算法较之原先的蚁群算法，无论是在寻优能力还是在寻优效率上均有了较大的提高；　　 （3）.采用MapObjects（C++版）软件集，开发了ATM网点选址系统，以天津市某ATM运营商的网点规划为案例，应用混合蚁群算法进行选址决策，得到了很好的效果。