摘要：生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能，提出一种动态多目标免疫优化算法处理动态多目标优化问题。算法设计中，Logistic映射产生混沌抗体群；利用抗体的被控度和抗体拥挤距离设计抗体的亲和力；借助控制概念将群体分为非控群和被控群，再分别对其施行不同方式的突变增强群体的多样性；利用免疫记忆、Averagelinkage聚类方法．设计外部集和记忆集分别保存非控个体和亲和力较高抗体，所获的记忆细胞参与相似或相同环境初始抗体群的生成；借助三种不同类型的动态多目标优化测试问题，通过与两种最新的动态多目标进化算法及一种动态多目标克隆选择算法比较，数值实验论证了所提出算法在动态跟踪Pareto面的速度和执行效果上较其它算法优越。

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