【摘 要】
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树突细胞算法（DCA）是受先天性免疫系统中树突细胞（DCs）功能的启发而开发的算法,它已被成功运用于许多计算机安全相关领域。但是对DCA理论方面的分析工作很少,对算法大多数理论方
【基金项目】
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国家自然科学基金（61240023）资助
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树突细胞算法（DCA）是受先天性免疫系统中树突细胞（DCs）功能的启发而开发的算法,它已被成功运用于许多计算机安全相关领域。但是对DCA理论方面的分析工作很少,对算法大多数理论方面的研究也较少出现。而其它的人工免疫算法如负选择算法、克隆选择算法在理论方面的研究工作却出现在很多文献中。因此对DCA算法进行相似的理论分析,确定算法的运行时间复杂度,揭示其它算法的属性就显得非常重要。根据算法执行的3个阶段,通过引入3个运行时间变量实现对DCA算法的理论分析。标准DCA算法取得的运行时间复杂度下界为Ω（n）,而在
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