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人工免疫算法：原理、应用及与其他优化算法的比较研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究与工程应用中，优化问题无处不在，从资源分配、路径规划到机器学习模型参数调整等，都需要寻找最优解以提高效率、降低成本或提升性能。然而，随着问题复杂度的增加，传统优化算法在处理大规模、非线性、多约束的复杂优化问题时，逐渐暴露出局限性，如易陷入局部最优、收敛速度慢、对初始值敏感等。例如，在旅行商问题（TSP）中，当城市数量增多，传统算法的计算量呈指数级增长，难以在合理时间内找到全局最优解。因此，寻求更有效的优化算法成为解决复杂问题的关键。

人工免疫算法（ArtificialImmuneAlgorit