针对蚁群算法在求解大规模多维背包问题时存在的迭代次数过多、精度不高的不足,提出一种新的高性能的蚁群求解算法.算法将信息素更新和随机搜索机制的改进相融合.首先,基于对较优解的偏爱,采用Top-k策略从每次迭代的k个解中挖掘出对象间的关联距离;其次,以对象为信源借助关联距离建立信息素的扩散模型,通过信息素扩散的耦合补偿,强化了蚂蚁间的协作和交流;最后,利用一种简单的变异策略对迭代的结果进行优化.在通用数据集上的大量实验表明:与最新的蚁群算法相比,新算法不仅能获得更好的最优解,而且收敛速度有显著的提高.