【摘 要】
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在大量的科学研究和工程应用实践中，人们发现遗传算法(Genetic Algorithm，GA)存在一些问题，主要有早熟收敛、容易陷入局部最优、局部搜索能力较弱、收敛速度慢等。早熟收敛、容易陷入局部最优主要与遗传算法的选择压力过大有关，通过适应度尺度变换调节选择压力是解决这个问题的主要方法，但适应度尺度变换的效果随具体问题的不同而表现出较大差异，通用性稍差。人工免疫算法(Artificial Imm
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在大量的科学研究和工程应用实践中，人们发现遗传算法(Genetic Algorithm，GA)存在一些问题，主要有早熟收敛、容易陷入局部最优、局部搜索能力较弱、收敛速度慢等。早熟收敛、容易陷入局部最优主要与遗传算法的选择压力过大有关，通过适应度尺度变换调节选择压力是解决这个问题的主要方法，但适应度尺度变换的效果随具体问题的不同而表现出较大差异，通用性稍差。人工免疫算法(Artificial Immune Algorithm，AIA)与GA的本质不同是，AIA的选择算子模拟了自然免疫
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