本文在分析现有蚂蚁算法的基础上，提出了一类改进蚂蚁算法，证明了改进蚂蚁算法的收敛性，并通过数值实验进行验证。改进包括两方面：第一，取消信息素局部更新；第二，按照当次迭代的最好解 进行信息素全局更新。改进蚂蚁算法，一方面能减少了计算量，从而减少算法运行时间，另一方面，具有更大的搜索范围，避免了较快地收敛到某一个较差的解，提高了解的质量。改进蚂蚁算法具有全局收敛性。我们证明了其收敛性：当算法迭代次数n充分大时，对于任意小 ，算法至少一次找到最优解的概率 ，当 时， 。通过两个著名的NP问题——旅行商问题、背包问题，我们将基本蚂蚁算法和改进蚂蚁算法进行数值比较。数值实验表明，改进蚂蚁算法，减少计算量，节约计算时间，并能增加算法的搜索范围，提高解的质量。在实际应用中，本文用改进蚂蚁算法解决一个实际问题——贷款组合优化问题，与模拟退火算法比较表明，改进蚂蚁算法具有计算少，求解快的优势。