矢量量化是一种有效的有损压缩技术，广泛应用于图像和语音压缩领域，其最突出的优点在于解码算法简单。矢量量化的基本问题是码书设计和码字搜索，码书设计决定了压缩性能，是矢量量化的关键。传统的LBG和树结构等码书设计算法，因依赖初始码书或聚类种子，以及码书的自适应能力不强等原因，不易逼近全局最优解。遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，具有群体多样性、简单通用、鲁棒性强、适于并行处理等显著特点，得到了广泛应用。它能够在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应控制搜索过程以接近全局最优解，可以弥补传统码书设计算法的不足。人工蚁群优化是一种全新的智能搜索算法，人工蚂蚁通过概率选择和信息素更新来模拟自然界中真实蚂蚁的觅食行为。目前蚁群算法在旅行商问题和车辆路径问题等组合优化问题中的应用较为成熟，在矢量量化图像压缩编码中的应用才刚刚起步，其应用于码书设计值得进一步深入研究。本文首先根据遗传算法中染色体的不同选取方案，提出了基于训练矢量划分和基于码书的码书设计算法，实验证明这两种算法都优于传统码书设计算法。接着介绍了蚁群算法的原理以及基于人工蚁群算法的矢量量化图像压缩编码码书设计建模。针对基本蚁群算法的主要缺陷，如收敛速度慢和易于陷入局部最优，本文提出了一种新的信息素更新方法和局部调整算法，即对属于不同性能聚类中心的训练矢量之间增加不同的信息素增量以及采用模拟退火策略调整最不相似训练矢量，实验结果表明改进的蚁群算法使峰值信噪比(PSNR)提高了0.11 dB。将蚁群算法和遗传算法相结合，提出了遗传蚂蚁码书设计算法，即在蚁群算法中嵌套遗传算子，首先通过概率选择产生的划分作为遗传算法的初始种群，通过选择、交叉及变异算子产生新的划分以后进行排序，舍弃后面的一半，并用前面的一半更新信息素。实验表明，对于256×256 8bit的标准Lena图，码书大小为256时，遗传蚂蚁码书设计算法所获得的PSNR为29.82dB比单纯的蚁群算法码书算法提高了0.23dB。