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针对遗传算法群体多样性保持能力不足，易陷入局部最优等缺点，提出了一种改进的免疫算法（ImprovedArtificialImmuneAlgorithm，IAIA），并将其与函数优化相结合，用于解决多模函数优化问题．用个体的实数值根据欧式距离进行适当的聚类分析，认为类内个体均具有相同的浓度值，用个体的二进制编码计算类的平均信息熵，进而得到浓度值，用以取代了标准人工免疫算法（ArtificialImmuneAlgorithm，AIA）中计算任意两个体间信息熵的算法；根据个体适应值和浓度控制个体的繁殖率，该算法