如今，工程和科技方面的创新速度令人惊叹。人们对高效的优化技术和智能计算技术提出了更高更新的要求。鉴于许多实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多局部极小和建模困难等特点，寻找各种适合于工程实践应用需求的新型智能优化方法一直是一个重要的研究方向。^[1]

智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适用于并行处理的算法。^[2]智能优化算法具有全局的、并行高效的优化性能、鲁棒性、通用性强、无需问题特殊信息等优点。^[3]

智能优化算法为用传统的优化方法难以解决的NP-困难问题提供了有效的解决途径。任务的合理分配与调度是并行分布式系统获取高性能的关键因素之一,它们是NP-困难的问题,基于智能优化方法的任务分配与调度算法是解决这些问题的有效算法。^[4]

作为智能优化算法之一的人工免疫算法已经在计算机安全、模式识别、自适应控制、故障诊断等方面得到了应用。而在其他一些应用问题上，如非线性不稳定系统的智能控制，无线传感器网络路由和覆盖优化等，基于免疫的智能算法也具有很好的发挥潜力。^[5]

傅龙天等学者提出了一种改进的免疫克隆算法,通过基本免疫算法中的疫苗策略和局部搜索中采用的高斯变异,使得算法的精度提高,降低了全局收敛速度, 提高了局部最优解的范围,并通过3个测试函数说明该算法相比基本免疫克隆算法提高了算法的性能,提高了算法精度。^[6]

目前人工免疫算法也有故障诊断中的应用，主要是在变压器、车间线路和工程控制的诊断等方面。

李丰学者通过免疫算法，对船舶柴油机的故障模式进行主动的学习，提高了故障的识别效率。同时通过自主的诊断系统和控制程序，对潜在的故障进行预测，在提高了柴油机的故障诊断效率的同时，也能够优化柴油机的控制参数，进一步提高了其使用寿命。^[7]

黄淼森根据人工免疫算法的特点并结合决策树分类器提出了一种人工免疫综合故障诊断方法,并将其应用于通信网故障诊断中。该方法结合了人工免疫算法和决策树分类器的特点,在异常检测方面能够诊断出“未知”异常,并在“非己”空间覆盖上有较大提升;在故障类型诊断方面能够从异常数据中找出故障并确定其类别,并在决策树分类准确率上有较大提升。^[8]

Schmidt等学者将人工免疫算法应用于网络流量分类，发现该算法的某些特性使其特别适用于资源有限的系统，如物联网应用程序。此外，该算法可以很容易地修改为在GPU等并行处理器中工作，大大提高了其性能。^[9]

Souza等人提出了一种新的方法，使用人工免疫算法Copt-aiNet（组合优化的人工免疫网络）解决具有可变需求的配电系统（EDS）的重新配置问题。该算法是一种受免疫网络理论（aiNet）启发的优化技术。结果用于解决DSR问题的Copt-aiNet算法表现出良好的性能，效率，低计算时间和鲁棒性。^[10]