免疫算法主要是以人工免疫系统的理论为基础,实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记忆和自我调节的功能的一类算法。采用群体搜索策略,通过迭代计算,最终以较大的概率得到问题的最优解。
免疫算法本质上就是更新亲和度(也就是适应度)的过程,抽取一个抗原,取一个抗体去解决,并计算其亲和度,选择样本进行变换操作,在不断地迭代过程中逐渐接近最后解。
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