基于改进蚁群算法的数据仓库查询优化研究主要针对传统查询优化方法在处理大规模数据时效率不足的问题。该研究通过引入改进的蚁群算法，结合启发式信息素更新机制和动态路径选择策略，有效提高了查询执行计划的生成效率。改进后的算法能够自适应地调整搜索方向，避免陷入局部最优解，同时通过引入并行计算机制进一步提升了算法的收敛速度。实验结果表明，该方法在复杂查询场景下显著减少了查询响应时间，同时保持了较高的优化精度，为大规模数据仓库的高效查询提供了新的解决方案。