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蚁群算法是根据蚂蚁的觅食行为而提出的随机优化算法,但其存在早熟收敛和搜索精度低等问题。模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在蚁群算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种蚂蚁更新算法,按照模拟退火方法进行更新后蚂蚁的选择。通过数值试验得出结论：基于代间差分和混沌变异的蚂蚁更新算法是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右蚂蚁按照这种算法更新时效果较好。这种算法可以有效克服蚁群算法的早熟现象,能够加快收敛速度。