介紹了免疫算法的基本概念，以及人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇原理，基于該原理，結(jié)合遺傳策略中的高斯變異算子，提出一種免疫算法來(lái)解決函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。給出了算法的描述，數(shù)值實(shí)驗(yàn)中選擇了幾個(gè)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果與傳統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行了比較。數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該免疫算法能夠?qū)ふ业礁鼉?yōu)的優(yōu)化結(jié)果，并且在收斂速度上
明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的遺傳算法。
關(guān)鍵詞：　免疫算法；　克隆選擇；　函數(shù)優(yōu)化
許多實(shí)際工程問(wèn)題可以抽象為相應(yīng)的函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，目前已經(jīng)有很多啟發(fā)式算法用于解決函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。近些年來(lái)，人們逐漸開始把注意力轉(zhuǎn)向模擬生物模型來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題：尤其是免疫系統(tǒng)，誕生了一個(gè)新的研究領(lǐng)域———人工免疫系統(tǒng)（AIS）［1］，提出了人工免疫算法［2］。傳統(tǒng)遺傳算法是在一定發(fā)生概率的條件
下，隨機(jī)地、無(wú)指導(dǎo)地迭代搜索，并未意識(shí)到問(wèn)題本身的特征信息或者關(guān)于問(wèn)題的先驗(yàn)知識(shí)對(duì)求解問(wèn)題的促進(jìn)作用。而在人工免疫算法中，只有那些識(shí)別抗原的細(xì)胞才分裂擴(kuò)增；細(xì)胞是否被選擇取決于它的親和度。由克隆選擇原理啟發(fā)而得出的免疫算法，能夠很好地解決函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。
免疫算法
1 ．1 　基本概念
Burnet 首先提出了克隆選擇學(xué)說(shuō)［3］，免疫細(xì)胞是隨機(jī)形成的多樣性的細(xì)胞克隆。當(dāng)外來(lái)病原入侵器官時(shí)，能夠識(shí)別抗原的免疫細(xì)胞大量增生，它們中的有些細(xì)胞成為有效細(xì)胞，另外一些成為記憶細(xì)胞。有效細(xì)胞分泌大量抗體，能與抗原結(jié)合，殺死病原體。記憶細(xì)胞在生物體內(nèi)繼續(xù)生存，直到再次遇到病原，然后分化。在細(xì)胞成熟的過(guò)程中，面臨著選擇壓力，親和度越高的細(xì)胞越容易分化成記憶細(xì)胞，在未來(lái)起保護(hù)作用.