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针对基本微粒群算法的缺陷，提出了一种双态免疫微粒群算法．把微粒群分为捕食与探索两种状态，处于捕食状态的精英粒子采用精英学习策略，指导精英粒子逃离局部极值；处于探索状态的微粒采用探索策略，扩大解的搜索空间，抑制早熟停滞现象．同时引入免疫系统的克隆选择和受体编辑机制，增强群体逃离局部极值及多模优化问题全局寻优能力．实验表明该算法收敛速度快，求解精度高，尤其适合高维及多模态优化问题的求解．