蚁群神经网络是将蚁群算法和人工神经网络方法结合起来，可兼有人工神经网络的广泛映射能力和蚁群算法的快速、全局收敛以及启发式学习等特点，在某种程度上避免了人工神经网络收敛速率慢、易陷入全局极小点的问题。

算法的基本思想是：假定网络中m个参数，它包括所有权重值和阈值。首先，将神经网络参数P_i（1≤i≤m）设置为N个随机非零值，形成集合I_pi。每只蚂蚁在集合I_pi中选择一个值，在全部集合中选择一组神经网络权重值，蚂蚁的数目为n，τ_j（I_pj）的信息素。蚂蚁搜索时，不同的蚂蚁选择元素是相互独立的，每只蚂蚁从集合I_pi出发，根据集合中每个元素的信息素和路径选择规则，从每个集合I_pi中选择一个元素，当蚂蚁在所有集合中完成选择元素后，它就到达食物源，然后调节集合中元素的信息素。这一过程反复进行，当全部蚂蚁收敛到同一路径，或达到给定的迭代数时搜索结束。