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文章分析了de Castro和Von Zuben在2002年提出的用于多模态函数优化的克隆选择算法（CLONALG）的不足，并且运用小生境技术、记忆方法、梯度法和相似性抑制法对该算法进行了改造，提出了小生境克隆选择算法（NCSA）。利用马尔柯夫链为数学工具，从理论上证明了NCSA的完全收敛性（Complete Convergence）。该算法与CLONALG进行了仿真比较实验，不仅验证了NCSA理论上的完全收敛性结论。同时验证了所提算法对于求解多模态问题更为有效，且具有很好的稳定性。