人工免疫算法（Immune Algorithm）是一种基于生物学免疫原理的群智能搜索算法，它采用生成加检测的迭代过程，旨在解决复杂的优化问题。

人工免疫算法的发展源于对生命科学领域的研究，尤其是遗传学和免疫学。20世纪60年代，Bagley和Rosenberg等科学家开始尝试将遗传学理论应用于工程科学领域，并取得了显著成效。80年代中期，Hollan教授对先前的工作进行了总结和推广，形成了现代意义下的遗传算法（Genetic Algorithm）。与此同时，Farmer和Bersini等人也开始探索免疫概念的应用。随着人们对生物智能的理解加深，研究人员试图将免疫概念融入现有的智能算法中，以增强算法的性能。在这种背景下，人工免疫算法应运而生。

在生命科学中，抗原是指能够引起免疫系统产生特定免疫应答的物质。在人工免疫算法中，抗原则代表那些不是最优解的基因。

抗体是在免疫系统受到抗原刺激后，由免疫细胞转化而成的免疫球蛋白。在人工免疫算法中，抗体则是通过新型冠状病毒疫苗修正个体基因后所得的新个体。

免疫疫苗是对最佳个体基因的估计，它是根据进化环境或待求问题得出的信息。

免疫算子分为全免疫和目标免疫两类，分别对应于生命科学中的非特异性免疫和特异性免疫。全免疫适用于个体进化的早期阶段，而目标免疫则贯穿整个进化过程。

免疫调节指的是在免疫反应过程中，抗体的产生会降低抗原对免疫细胞的刺激，从而抑制抗体的分化和增殖，保持免疫系统的平衡。

免疫记忆是指免疫系统将已知的抗体作为记忆细胞保存，以便快速应对同类抗原的再次入侵。

抗原识别是通过抗原表面的表位与抗体分子表面的对位的化学基配对实现的，这个过程也是一种对抗原的学习过程。

1. 随机生成初始父代种群A1，并提取先验知识中的新型冠状病毒疫苗；

2. 如果当前群体包含最佳个体，则结束算法并输出结果；否则，继续执行下一步；

3. 对当前第k代父本种群Ak进行交叉操作，得到种群Bk；

4. 对Bk进行变异操作，得到种群Ck；

5. 对Ck进行接种疫苗操作，得到种群Dk；

6. 对Dk进行免疫选择操作，得到新一代父本Ak+1，然后返回步骤2。