蚁群算法具有以下的优点：

①它本质上是一种模拟进化算法，结合了分布式计算、正反馈机制和贪婪式搜索算法，在搜索的过程中不容易陷入局部最优，即在所定义的适应函数是不连续、非规划或有噪声的情况下，也能以较大的概率发现最优解，同时贪婪式搜索有利于快速找出可行解，缩短了搜索时间。

②蚁群算法采用自然进化机制来表现复杂的现象，通过信息素合作而不是通过个体之间的通信机制，使算法具有较好的可扩充性，能够快速可靠地解决困难的问题。

③蚁群算法具有很高的并行性，非常适合于巨量并行机。

但它也存在缺陷：

①通常该算法需要较长的搜索时间。由于蚁群中个体的运动是随机的，当群体规模较大时，要找出一条较好的路径就需要较长的搜索时间。

②蚁群算法在搜索过程中容易出现停滞现象，表现为搜索到一定阶段后，所有解趋向一致，无法对解空间进行进一步搜索，不利于发现更好的解。

因此，在实际工作中，要针对不同优化问题的特点，设计不同的蚁群算法，选择合适的目标函数、信息更新和群体协调机制，尽量避算法缺陷。