遗传算法是一种模仿自然界生物选择和遗传的随机搜索算法。算法主要依靠遗传算子按照一定的概率随机进行，因此，在进化过程中，种群难免会出现退化，这就造成了算法自身的不足。在实际应用中，遗传算法面临一些复杂的问题时，因自身的不足而导致算法受限，难以完成求解。　　 针对遗传算法自身的不足，模仿生物免疫学的原理和机制，采用疫苗主动型免疫和抗体被动型免疫的思想方法，在标准遗传算法的基础上，引入免疫算子到遗传算法当中，设计了免疫和进化相结合的仿生算法--基于疫苗和抗体的免疫遗传算法。该算法中关键技术为免疫算子和防退化策略。本文给出了疫苗和抗体竞争式投票的制作方法以及免疫算子的操作方法；同时，给出了判断算法可能陷入局部最优的评估方法和抑制种群退化的策略，并设计了抗体干预模式下的运算终止规则，实现了疫苗全程主动免疫和抗体干预被动免疫的联合免疫，使算法在可能陷入局部最优时能及时跳出局部最优区域，以及算法达到全局最优时及时终止运算，从而加快了收敛速度和提高了运算效率，减少了不必要的冗余计算。　　 本文对所设计的免疫遗传算法进行了数理分析和推导，证明了算法是以概率全局收敛的，并对该免疫遗传算法和标准遗传算法进行了数值仿真实验。通过实验结果的对比分析表明，基于疫苗和抗体的免疫遗传算法不仅是有效可行的，而且比标准的遗传算法在函数优化中具有更好的性能和效果。