immune（免疫）是從拉丁文衍生而來的。很早以前，人們就注意到傳染病患者痊癒後，對該病會有不同程度的免疫力。在醫學上，免疫是指機體接觸抗原性異物的一種生理反應。2023年澳大利亞學者burnet率先提出了與免疫演算法（immune algorithm，ia）相關的理論——轉殖選擇原理。2023年jerne提出免疫系統的模型，他基於burnet的轉殖選擇學說，開創了獨特型網路理論，給出了免疫系統的數學框架，並採用微分方程建模來**淋巴細胞的動態變化。
2023年farmal等人基於免疫網路學說理論構造出的免疫系統的動態模型，展示了免疫系統與其他人工智慧方法相結合的可能性，開創了免疫系統研究的先河。他們先利用一組隨機產生的微分方程建立起人工免疫系統，再通過採用適應度閾值過濾的方法去掉方程組中那些不合適的微分方程，對保留下來的微分方程則採用交叉、變異、逆轉等遺傳操作產生新的微分方程，經過不斷的迭代計算，直到找到最佳的一組微分方程為止。
從此以後，對免疫演算法的研究在國際上引起越來越多學者的興趣。幾十年來，與之相關的研究成果已經涉及非線性最優化、組合優化、控制工程、機械人、故障診斷、影象處理等諸多領域。
免疫演算法是模仿生物免疫機制，結合基因的進化機理，人工構造出的一種新型智慧型優化演算法。它具有一般免疫系統的特徵，採用群體搜尋策略，通過迭代計算，最終以較大的概率得到問題的最優解。相比較於其他演算法，免疫演算法利用自身產生多樣性和維持機制的特點，保證了種群的多樣性，克服了一般尋優過程（特別是多峰值的尋優過程）中不可避免的「早熟」問題，可以求得全域性最優解。免疫演算法具有自適應性、隨機性、並行性、全域性收斂性、種群多樣性等優點。
《智慧型優化演算法及其matlab例項》，包子陽，電子工業出版社。
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模擬退火演算法 simulated annealing，sa 的思想最早由metropolis等人於1953年提出 kirkpatrick於1983年第一次使用模擬退火演算法求解組合最優化問題。模擬退火演算法是一種基於monte carlo迭代求解策略的隨機尋優演算法，其出發點是基於物理中固體物質的...