自然界中各类生物体的智能行为正越来越受到广大科学工作者的关注，特别是近年来，基于生物信息系统的研究已逐渐成为人工智能研究领域的一个重要内容。有鉴于此，本论文在分析原有进化算法的优越性与存在不足的基础上，借鉴生命科学中免疫的概念与理论，提出了一系列新的算法——基于免疫机制的进化算法。这些算法主要包括：免疫算法，免疫规划和免疫策略。算法的核心在于免疫算子的构造，而免疫算子又是通过接种疫苗和免疫选择两个步骤来完成的。免疫算子的作用是在解决工程实践中一些难度较大的问题时，将有关先验知识和背景理论与已有的一些智能算法有机地结合起来，以提高算法的整体性能。理论分析和仿真研究表明，免疫进化算法不仅是有效的，而且是可行的，并且可以较好地解决原进化算法中出现的退化问题。理论证明，上述三种算法都是收敛的。 免疫进化计算在本质上讲是一种优化算法，所以它们可以应用于一些诸如自动控制、故障诊断、模式分类、图象识别、优化设计、机器学习和网络安全性等广泛领域，本文在这方面也做了一些初步的尝试。 首先，在人工神经网络的设计方面，已有的一些神经网络模型都是在对生物神经系统认识的基础上，进行了高度简化与抽象的结果。原有模型虽应用广泛，但也存在一些自身难以克服的缺陷。有鉴于此，本文将免疫思想及其理论分别与已有的通用神经网络和性能较为优越的子波神经网络模型相结合，研究并设计了一种能够利用先验知识来对问题进行求解的新型网络，即免疫神经网络，使网络提高了对一些疑难问题的处理能力。 其次，在通信领域，本文主要针对当前研究的一个热点问题——CDMA多用户检测，展开研究。由于CDMA系统使用的扩频码集—般并非严格正交，所以互相关系数会引起各用户间的相互干扰，而且在异步传输信道以及多径传播环境中这种干扰更为严重。本文针对这一问题，探索了采用免疫策略算法来构造和训练RBF网络的可能性和有效性，其中介绍了用于网络训练的具体算法和采用该RBF网络的多用户检测器，从中收到了良好的效果。 最后，针对随当前网络信息系统的不断拓展与延伸，信息保密与安全的重要性日渐突出的问题。我们在研究解决信息传输与处理过程中的安全性、保密性和稳定性等问题的基础上，借鉴生物免疫现象的有关机理，提出并设计了一种基于人工免疫策略D 王磊：酉安电子科吱大学俗士学位论文的计算机信息安全系统。该系统包括两个方面，即信息传输免疫系统和计算机信息处理免疫系统。 总之，自然兔疫系统孕育着丰富的信息处理机制，而基于这种机制的人工免疫系统模型及其应用方面的探索，已逐渐成为国际人工智能研究领域的热点。本文在建立基于自然免疫机理的算法模型方面做了大量的工作，具有一定的创新性。另一方面，本文利用该模型在实践应用方面进行了必要的探索，收到了一些效果和总结了一些经验。深入分析自然免疫现象的内在动因，优化和完善现有算法的模型与结构体系，拓展应用领域将是我们下一步研究的重点和努力的方向。