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摘　　　要：在解決復雜函數優化問題時，免疫粒子群優化算法在疫苗提取操作中，通常把較佳粒子作為有效特征信息，沒有從根本上解決“趨同性” 問題，影響算法的收斂速度和收斂精度。針對該問題，提出了一種基于Ｋ�簿�值聚類的免疫粒子群優化算法（ＫＩＰＳＯ），將Ｋ�簿�值聚類算法用于免疫疫苗的提取，確定較高平均適應值的聚類中心及其較大鄰域，得到符合具有較優個體特征的疫苗集，并以自適應方式確定疫苗集進行疫苗更新，提高算法的收斂性。仿真結果表明，與免疫粒子群優化算法相比，該算法...