生物免疫系统在识别和清除抗原的过程中,免疫细胞之间信息交互和协作,能够快速适应环境变化,具有很强的学习和自适应控制能力。基于此,本文提出了针对高维动态函数优化的免疫算法。该算法的主要特点是采用Gray码编码、采用不同的克隆繁殖策略、对抗体实施不同概率的超变异和多细胞编辑等操作,提高算法寻优能力和种群的多样性。通过与几种典型算法进行比较,仿真结果证明该算法对动态优化性能及跟踪能力有明显的改善。