生物免疫系统是一种具有学习、记忆、识别、特征提取等能力的自适应系统,能有效的识别和排除入侵机体的抗原和突变的自身细胞。人工免疫算法是受生物免疫系统启发而发展起来的新型算法,克隆选择算法是人工免疫算法的重要分支,它模拟生物免疫系统的克隆选择机制,处理优化问题。针对高维的旋转、偏移函数的特点,本文提出了一种改进的克隆选择算法——贪婪免疫记忆克隆选择算法,构造了贪婪免疫记忆机制,采用多变异策略和多轮竞争选择,增加种群多样性,防止种群陷入局部极值点,通过对CEC2005函数的测试验证了算法的有效性。针对免疫算法全局搜索欠缺的问题,本文提出一种新的改进的克隆选择算法——基于差异进化的克隆选择算法,将差异进化和克隆超变异相结合,促进抗体之间的信息融合,使得子代抗体继承父代抗体信息的同时,携带着不同父代抗体信息,丰富了抗体种群的多样性,实验表明算法具有较强的全局搜索能力。针对基于差异进化的克隆选择算法在全局优化过程中多样性不足的问题,本文提出一种新的改进的克隆选择算法——基于差异进化的多样性免疫记忆克隆选择算法,构造了多样性免疫记忆机制,将差异进化作为变异算子,采用三组经验控制参数组,实验证明算法增加了种群多样性,增强了全局和局部搜索能力。