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受自然免疫系统相关机理的启发，本文提出了一种引入进化梯度的免疫遗传算法（EG-IGA）并应用于抗体的优化。该算法基本思想是将生成的多样性抗体，分成若干个小生境，并排挤掉同一个小生境中的较差抗体，保留优良抗体；然后执行GA交叉、变异等操作：再利用进化梯度为优良抗体标记进化方向，按标记的进化方向继续局部寻优，以较快的速度寻找最优的抗体种群。最后将EG—IGA算法和NGA算法分别运用在同一个多峰值函数上，实验结果表明，本文所提出的EG-IGA算法具有提高解的精度及收敛速度、找到更多最优解等特点。