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为了尽可能多地求得多峰函数的全部最优解,提出了基于均匀设计的免疫克隆多峰函数优化。算法采用均匀设计初始化种群,保证初始抗体群体分布的均匀性和多样性。采用Larmark学习策略对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。在免疫克隆参数设置上,将参数设定问题描述成多因素多水平的均匀设计问题,减少设置参数所需的实验次数。实验结果表明,该算法寻优能力较强。