指出遗传算法的不足，将免疫学原理引入遗传算法，进而形成免疫遗传算法。针对免疫遗传算法在优化问题中的研究现状，从编码技术、先验知识、操作算子、混沌理论引入、多种群方式、与小生境理论结合等方面进行了总结，指出了不足之处，最后探讨了免疫遗传算法需要进一步研究的问题和发展方向。

多目标优化的免疫遗传算法，通常多目标问题中各个目标函数不可能找到使每个函数都同时满意的解，而只能是在各目标函数之间进行协调折衷［１］。在过去的一段时间里，国内外学者提出了许多的多目标优化算法。如文献［２］提出了ＳＰＥＡ充分利用ｐａｒｅｔｏ最优解的概念，将种群的最优个体储存在种群外，通过不断更新而获得ｐａｒｅｔｏ最优解，但该方法获得在各个子目标都同时达到最少值的ｐａｒｅｔｏ最优解所在区域内，所获ｐａｒｅｔｏ最优解较少；

本研究旨在确定IGA在EWCT应用中的效果，结果表明IGA具有良好的断层反转成像质量。所提出的 IGA 算法通过克隆、交叉和变异操作提高了种群的多样性。同时可以通过调整每个个体的集中度来控制种群的进化方向，有效地减少了SGA算法中遇到的局部最优解问题。此外，目标函数的全局搜索能力由存储单元保证。因此，本文为煤矿安全高效生产提供了保障，也为其他领域的反演问题提供了新的策略。

改进的免疫遗传算法在优化问题中的应用 论文

目前，传统自调整PID控制器回路中存在目的误差、平均误差和透过误差较多的现象，容易造成工艺数据控制不精确。为此，提出一种基于免疫遗传算法优化的自调整PID控制器研究方案。首先确定PID控制器系统硬件结构，采用免疫遗传算法对自调整PID控制器回路中的积分单元以及微积分计算进行优化，有效避免了目的误差的产生，使用交叉与变异算子调整比例单元以及比例微分单元，借鉴数据交叉适应度值有效控制系统出现稳定性差变、降低平均误差以及透过误差出现的概率，保证工艺数据控制精度，有效解决了上述问题。仿真实验证明，基于免疫遗传算法优化的自调整PID控制器能够对工艺数据进行高精度控制，具有实践意义，能为自调整PID控制器研究发展提供帮助。

为了快速理解免疫遗传算法，以图片拟合为背景，使用python实现免疫遗传算法的手动实现，详细解析请查看我的博客：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=124096240

人工免疫遗传算法的matlab代码实现，实测可以出结果。(artificial immune genetic algorithm)

为了提高在连续多帧图像中背景提取的计算速度，提出了一种利用免疫思想的改进型遗传算法。该算法利用灰度度图像的直方图熵作为评价标准对罔像进行背景分割。相对于传统方法，可以大幅度提高连续多帧图像的背景提取速度。

到目前为止，免疫遗传算法还存在的突破口 到目前为止，免疫遗传算法还存在的突破口 到目前为止，免疫遗传算法还存在的突破口 到目前为止，免疫遗传算法还存在的突破口

上传一篇关于免疫遗传算法的文档，供大家学习，最近在学习免疫优化智能算法