Đặc tính tự nhiên của các thuật toán ACO giúp cho chúng có thể thực hiện song song theo dữ liệu hoặc theo quần thể. Trên thực tế, có nhiều mô hình song song đƣợc sử dụng cho các thuật toán dựa trên quần thể có thể dễ dàng tƣơng thích với ACO. Hầu hết các chiến lƣợc song song trực tiếp có thể chia thành chiến lƣợc mịn (fine-grained) và thô (coarse-grained). Đặc tính của fine- grained là rất ít bộ xử lý đƣợc chỉ định để xử lý đơn và việc trao đổi thông tin giữa các bộ xử lý thƣờng xuyên. Ngƣợc lại, với coarse-grained thì một lƣợng lớn, thậm chí tất cả bộ xử lý đƣợc chỉ định để xử lý đơn và thông tin trao đổi là rất ít.
Mô hình song song fine-grained đã đƣợc Bolondi & Bondanza nghiên cứu cho AS giải TSP trên máy CM-2 kết nối thông qua cách tiếp cận gán một bộ xử lý cho mỗi kiến. Kết quả thực nghiệm cho thấy trao đổi thông tin lớn có thể là vấn đề đối với cách tiếp cận này vì phần lớn thời gian dùng để liên lạc nhằm cập nhật vết mùi. Kết quả tƣơng tự đƣợc Bullnheimer, Kotsis, and Strauss đƣa ra.
Nhiều tác giả (Bolondi & Bondanza; Bullnheimer và cộng sự,; Kruger, Merkle, & Middendorf; Middendorf, Reischle, & Schmeck; Stutzle) đã nghiên cứu mô hình song song cho chiến lƣợc coarse-grained và cho thấy có nhiều hứa hẹn hơn cho ACO. Trong trƣờng hợp này, đàn kiến chạy song song trên bộ vi xử lý.
Stutzle đã thực hiện theo cách không có sự truyền thông giữa các đàn kiến. Việc này tƣơng đƣơng với chạy độc lập song song của nhiều thuật toán ACO vàlà cách dễ nhất để song song thuật toán ngẫu nhiên. Các kết quả tính toán của Stutzle chỉ ra rằng phƣơng pháp này là rất hiệu quả.
Một số nhà nghiên cứu khác đã xem xét trƣờng hợp thông tin đƣợc các đàn kiến đƣợc trao đổi trong khoảng thời gian nhất định.Ví dụ, Bullnheimer đề xuất thực hiện một phần không đồng bộ song song (Papi). Trong Papi, thông tin mùi đƣợc trao đổi giữa các đàn kiến sau một số lần lặp cố định và tăng cƣờng qua quan sát thực nghiệm. Kruger đã đƣa ra thông tin cần trao đổi giữa các đàn kiến và cách thức để cập nhật mùi. Kết quả thực nghiệm cho thấy việc trao đổi lời giải tốt nhất tìm đƣợc và dùng để cập nhật mùi tốt hơn việc trao đổi ma trận mùi. Middendorf đã phát triển tiếp của Michel & Middendorf để đƣa ra cách trao đổi lời giải của đàn kiến, cho phép trao đổi thông tin sau một số bƣớc cố định. Thông tin trao đổi bao gồm: (1) lời giải tốt nhất tìm đƣợc của tất cả các đàn kiến; (2) lời giải tốt nhất G-best hoặc lời giải i-besthoặc cả hai đƣợc gửi cho đàn kiến lân cận, trong đó lân cận là trực tiếp theo vòng. Kết quả chính đạt đƣợc là hạn chế đƣợc thông tin trao đổi.
Một số mô hình thực hiện song song cho thuật toán kiến trên kiến trúc chia sẻ bộ nhớ sử dụng OpenMP (Chandra, Dagum, Kohr, Maydan, McDonald, & Menon) cúng đã đƣợc khảo sát.