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为获得多峰值函数优化的多个极值,提高智能优化方法,获得多峰值函数优化解的精度,受生物免疫系统相关机理的启发,提出了基于工程混合免疫计算的多峰值函数优化方法,并给出了具体的求解算法.采用传统的蚁群优化方法以及本文方法对3个典型的多峰值复杂测试函数进行性能测试,对比每种方法的搜索代数、搜索到的峰值个数、最大适应度值以及平均适应度值.比较结果表明,本文方法具有增量学习能力且在分类准确率方面都高于传统的蚁群优化方法.