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差分进化作为一种新的进化算法，在诸多实值优化问题中已经取得了巨大成功，然而，在解决离散问题时易出现早熟收敛．为了克服这个缺点，提出一种基于生物学免疫理论的二进制差分进化算法，通过引入负选择操作改善算法的收敛性能．模拟结果表明，基于生物学免疫理论的二进制差分进化算法比二进制粒子群优化和遗传算法，显著提高了搜索能力和收敛速度．