在蚁群算法的应用过程中，一般需要设定这些参数，包括各启发值对应的权重、种群规模、信息素的增量水平、伪随机比例状态转移规则参数以及信息素的挥发系数。设定合理参数对算法的寻优计算意义重大。

第一，各启发值对应的权重。

蚁群搜索的随机性将直接关系到寻优结果。随机性因素的作用强度主要体现在累积信息素权重。搜索的随机性会随着累积信息素权重的增大而减弱，甚至有时会使整个搜索过早地收敛到局部最优解。启发信息素权重可以反映搜索中确定性和先验性因素的作用强度。也就是说，蚁群选择局部最短路径的概率会随着启发信息素权重的增大而变大；搜索的随机性强度会随着收敛速度的加快而减弱，从而导致过早地收敛到局部最优解。蚁群算法要达到全局最优的目的是以较强搜索随机性、较快收敛速度和较高确定性为前提的。

第二，种群规模。

在采用蚁群算法进行全局寻优时，既需要借助蚂蚁个体本身的自适应力，也需要依靠所有蚂蚁的共同协作。蚂蚁个体之间的相互协作与有效的信息交流会使得整个蚁群的搜索行为复杂而有序。仿真实验结果表明，蚁群算法的循环次数主要受到蚂蚁数量的影响，而这种影响的变化规律大致呈线性。接近问题规模的蚂蚁数量虽然提高了搜索的全局性和稳定性，但同时也极大地降低了收敛速度。

第三，信息素的增量水平。(www.daowen.com)

各路径上信息素的差异会随着信息素增量水平的增加而加大，这时占主导地位的是信息的正反馈作用，体现在搜索的随机性降低，收敛速度得以加快，容易收敛到局部最优解；反之，搜索的随机性加强，但算法的收敛速度明显变慢。

第四，伪随机比例状态转移规则参数。

普选（按一定比例进行随机选择）与精选（优先选择概率最大的一道工序）的相对频度体现在伪随机比例规则参数。也就是说，该参数的大小与蚁群搜索的随机性成反比。

第五，信息素的挥发系数。

仿真实验结果显示，假设其他参数都一样，那么该参数对算法的收敛性有很大的影响。也就是说，信息素的挥发系数与搜索的随机性成正比。当该参数很大时，容易导致收敛速度变慢；而当该参数较小时，又容易使整个搜索收敛到局部最优解。