摘要：贝叶斯优化算法是分布估计算法中最典型的代表。它利用贝叶斯网络采样对种群进行更新，而贝叶斯网络的寻优学习是一个复杂的搜索过程，运算时间较长，计算量大，这也正是制约贝叶斯优化算法应用的一个主要原因。本文引入免疫算法机制，使其对贝叶斯网络产生的解进行有导向的变异．提高个体的适应度值，从而减少贝叶斯网络的构建次数．降低计算量。研究结果表明，改进后的贝叶斯优化算法不仅具有更强的寻优能力．而且大大减少了计算量和运算时间。

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