近年来,人工智能领域飞速发展,仿生优化算法是其中的一个重要方向。蚁群算法(ant colony algorithm)又称为蚂蚁算法就是通过模拟蚁群觅食行为而发展起来的一类仿生优化算法,且已广泛应用于路径规划、网络路由等多个领域。然而蚁群算法存在着基础理论研究不够完善、研究相对滞后,缺乏新的分析和建模工具的问题。本文从以上问题出发,将形式化方法用于对蚁群算法的研究中,主要完成了以下工作:首先对形式化方法进行了深入的分析研究,对三种常用的形式化验证方法进行了详细的分析与对比,最终将定理证明方法确定为本文的形式化验证方法。接着对基本蚁群算法的原理进行了详细的阐述,然后从算法的实现出发对其进行了形式化分析与建模,用层次化的形式化建模方法自外向内进行分析,然后自内向外进行形式化建模,将基本蚁群算法分为了三层,在高阶逻辑定理证明器中构建了一个可扩展的基本蚁群算法形式化模型,并完成了它的形式化描述。选择正反馈性和自组织性作为本文的验证目标。首先对这两个性质规范进行形式化描述,然后通过对比详细阐述了两种验证方法:正向证明和目标制导法,最后通过之前构建的基本蚁群算法形式化模型,选用目标制法,在高阶逻辑定理证明器HOL4中完成了规范的形式化验证,证明了此建模方法的有效性。最后将已建立的基本蚁群算法形式化模型用于对一个优化蚁群算法形式化建模,进一步论证了此模型的有效性与本工作的意义。对蚁群算法进行形式化研究,不仅为算法的基础理论研究提供了新方法,也可以作为算法应用领域拓宽的基础。此外,将形式化方法用于蚁群算法中是对形式方法自身应用领域的拓宽,同时对定理证明方法的自动化水平的提高有着实际意义。