本文通过对这种新型的优化算法初步的学习和认识，根据蚁群理论在搜寻原理、路径依赖、信息传递降低搜寻模糊性方面与劳动力就业搜寻之间存在的很大相似性，试图把蚁群算法应用劳动力就业搜寻过程。用它在解释和分析劳动力在劳动市场如何实现其就业搜寻过程，并达到就业搜寻最优化。同时本论文还结合杭州市农村劳动力资源调查报告中的数据进行分析验证，最后对分析结果进行讨论并提出些建议。在第二章我们给出了蚁群优化算法和搜寻理论的基本知识和原理；第三章我们运用杭州市农村劳动力资源数据对蚁群优化算法进行了初步应用，并建立模型，对模型进行了结果讨论分析。

模型建立

本文在定性分析的基础上，通过蚁群理论建立一个定量的模型来解释劳动力如何在市场中实现就业搜寻以及就业服务机构如何实现优化整个劳动力市场的过程。在此我们引用了“杭州市劳动力资源调查活动”中的有关数据，具有高中学历的初级技工技术等级的城镇失业人员的相关数据对以上模型进行实例验证。我们假设早期搜寻时间和搜寻成本都是已知的，见表二。具有高中学历的初级技工劳动力资源信息见表一

在本课题中，我们通过对蚁群算法的原理和理论知识及它在其他数学优化问题中的应用实例的学习，选用了劳动力就业问题来解释和分析其算法如何在这个问题上实现优化搜寻，以及在搜寻过程中就业服务如何通过控制就业成本，调整网络信息素来实现对整个劳动力市场的控制和优化。在整个过程中，我们建立了算法和ant cystem模型，运用信息素这一有效的介质来形象化代表劳动力，最后计算出结果。

本文的优点是引用了比较合适的蚁群算法来解决这个问题，因为蚂蚁的觅食路径与劳动力就业的盲目性存在着很大的相似性。而本文的缺点是因为劳动力市场中的信息流动是一个主观潜在的现象，对其定量的分析有点难度，所以本文有些参数是定性分析得出结果。因此，这个问题还有待改进。

蚁群算法是一种原理相对简单的新兴仿生进化算法，可以运用在众多领域。如复杂的组合优化问题，各种不同的离散优化问题等等。另外还可以将蚁群算法与其他类型方法综合使用以开发混合优化方法，进而发展思想更先进、功能更强大、解决更复杂系统的智能行为，在这方面都可以进行不断的尝试。