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提出了一个具有高效问题求解能力的Multi—Agent系统模型．模型中每个Agent通过搜索得到抗体代表，然后进行抗原提呈，抗体与抗原利用历史记录进行优化匹配，解的匹配程度越高对应问题解决的质量越高；经过迭代向最优匹配状态进化，免疫协同进化算法产生新的抗体，系统的抗体集合与基因库得到不断优化和更新．仿真实验结果证明该模型具有较好的适应度和较短的寻找最优解的时间．