进化算法作为解决复杂优化问题的关键技术，世界各国对其进行了持续的研究，取得了丰硕的成果。本文在现有进化算法的基础上，作了进一步的研究工作，其涉及的主要内容有： 1．本文较系统地介绍了进化算法的发展、基本原理、实现技术和应用，并就遗传算法的相关问题进行了重点的阐述。另外，还分析了遗传算法所存在的不足，指出了对其改进的可能途径。 2．基于现有进化算法，受生物免疫机制启发，本文创造性地提出了一种新的进化算法—免疫进化算法(Immune Evolutionary Algorithm，IEA)。针对免疫进化算法，所进行的研究主要包括以下三个部分：首先，介绍了简单免疫进化算法的设计思想、流程和特点，提出了该算法的一般收敛性理论，并通过多峰函数优化的测试结果从应用的角度说明了它的可行性和正确性。其次，在简单免疫进化算法的基础上，分别提出了两种改进算法，即基于区间变换的免疫进化算法和基于网络调节的免疫进化算法。和简单免疫进化算法相比，基于区间变换的免疫进化算法不仅在多峰函数和GA欺骗问题的应用中取得了更好的效果，而且提高了计算效率，增强了模式的统一性；基于网络调节的免疫进化算法是建立在上述两种算法基础上的一种改进算法，通过复杂约束优化问题的初步应用显示了该算法具有解决更复杂问题的能力。最后，对免疫进化算法的实现技术进行了详细探讨，并对其特点进行了总结。 3.本文将免疫进化算法应用于解决水科学某些方面的优化问题，获得了满意的效果。其应用结果表明，该算法简单、高效、稳定性好，能较好地克服传统优化方法和现有进化算法的不足。 总之，免疫进化算法是一种性能良好的优化算法，它能够被广泛用于解决水科学中的复杂优化问题。