蚁群算法除了在解决组合优化问题上所表现出的良好性能，在求解连续优化问题和离散优化问题上也有突出表现，因此，蚁群算法的应用十分广泛，很多学者将主要注意力集中在运用改进方法来加快蚁群算法的发展，尽管如此，但在完善的过程中仍存在很多不足，需要我们进行进一步的研究。

第一，加强与其他算法的结合。

蚁群算法未来的发展趋势必然是加强与其他局部搜索算法或进化算法的结合。由于蚁群算法的耦合性较强，它可以引入模拟退火算法、遗传算法、神经网络等，进而实现各算法间的优势互补。

第二，从综合的角度研究各蚁群算法改进方法。

今后蚁群算法研究的一大重点是在修改算法本身不同部分的基础上，进一步研究蚁群算法中各方法的整体使用、不同参数的最佳配置及交互作用、不同改进方法的交互作用等。(www.daowen.com)

第三，加强multi-agent技术在蚁群算法改进中的应用。

在未来的研究中，人工蚂蚁应该被赋予更强的学习能力和智能性。通过在蚁群系统中实行蚂蚁分工，使各个蚂蚁具有各自特定的能力去实现各种任务。这里，首先将每只蚂蚁视为一个独立agent；然后，尽量找到各个蚂蚁间的协调关系，从而使它们齐心协力地完成系统的总体目标。为了达到这个目的，我们还需要进一步深入研究基于multi-agent的蚁群框架的适用性。

第四，加强蚁群算法的实际应用。

由于目前蚁群算法大多只是停留在引入思想与实验仿真阶段，尚未在实际问题中得到广泛应用，因此，我们必须在加强蚁群算法应用推广到更多领域的同时，积极拓展其应用范围。