在深入研究免疫系统的智能进化机制和两种典型免疫计算模型的基础上，基于进化计算模型和免疫调节理论，结合免疫记忆机制提出了一种通用免疫进化算法（GIEA）的一般框架，论述了其运算机理，分析了其收敛性和收敛速度。针对多模态优化问题，按照该框架设计了一个具体的多模态免疫优化算法（MIOA），并进行了仿真研究和计算复杂性分析。分析与仿真结果表明，该算法不仅比同类算法计算量小、具有更好的搜索性能，而且无须任何先验知识，实现了真正的自适应搜索。

首先介绍了小生境遗传算法，针对其搜索结果不稳定的缺点，提出了“迁徙操作”的新方法，可以将优秀的个体保存到子群中并加以特殊培育。针对传统 的投资组合模型不能满足多风险偏好投资者需要的缺点，提出了符合中国实际情 况的多解证券投资组合模型，给出了利用多模态遗传算法的辨识模型的方法。并通过定义惩罚函数来解决约束问题。最后进行了实证研究，实验的结果令人满意。

对多峰函数问题提出了基于峰值转换和优育子群相结合的遗传搜索策略。主要是：通过变换函数将多峰问 题中的所有峰变成“等高”峰，从而保证每个峰都有同等机会被找到；在种群中实施各种遗传操作及近亲排斥策略，以保证种群的多样性；将种群中适应值超过阈值的个体迁徙形成一个子群，在子群中实施“梯度操作”，对个体进 行精细进化。该方法不仅可保证较快地找到所有峰，而且无需对多峰函数做峰的数目已知、峰均匀分布等任何先验 假设。最后与Spears的简单子群法进行了对比实验。

提出了一种基于时空混沌系统的Hash 函数构造方法。以线性变换后的消息数作为 一组初值来驱动单向耦合映像格子的时空混沌系统，产生时空混沌序列，取其空间最后一组 混沌序列的适当项，线性映射为Hash值要求的128bit值。研究结果表明：这种基于时空混 沌系统的Hash 函数具有很好的单向性、弱碰撞性、初值敏感性,较基于低维混沌映射的Hash 函数具有更强的保密性能,且实现简单。

基于免疫系统的动力学模型，根据一类抗体可结合多个抗原表位并逐步达到亲和度成熟的机理，研究并实现了一个多模态免疫进化算法（MIEA）。算法的主要算子包括正选择、记忆细胞产生、超变异和抗体相似性抑制。对不同的多峰值函数进行了仿真实验，证明算法能够找到多模态问题的全部最优解或尽可能多的局部最优解。通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析，结果表明该算法不仅计算量小、具有更好的搜索性能，而且无须任何先验知识，可实现真正的自适应搜索。

指出多模态优化中现有小生境遗传算法（NGA）和简单子群遗传算法（SSGA）无法实现完全收敛。受精英个体保留策略的启示，基于免疫系统的记忆细胞机制设计了免疫记忆遗传算法（IMGA），利用马尔柯夫链为数学工具，从理论上证明了NGA不能完全收敛而IMGA能够完全收敛。选择小生境遗传算法与本文算法进行了对比仿真实验，不仅验证了理论上的完全收敛性结论，同时验证了所提算法求解多模态问题的有效性、快速收敛能力及其收敛的稳定性。

提出一种新的基于混沌系统及Henon 映射的图像加密算法。使用经过取模处理的可逆二维非线性Henon映射对各象素点的灰度值进行链式循环迭代，每个迭代环节中Henon映射的参数与迭代次数依次取自一维混沌映射生成的混沌序列。该算法设计简单，运算快速，解密准确，尤其是解决了基于混沌或非线性变换的加密算法中普遍存在的由于计算机的有限精度或各计算机精度不同所导致的解密失败的难题。该算法避免了常用置乱变换算法固有的缺陷及密码强度的不足，具有很高的安全性。

Multivariable nonlinear dynamic processes can be generally described as nonlinear ARMAX models. In this paper, we present a new algorithm for model structure determination and parameter estimation of systems of this sort. The structure and parameters can be obtained simultaneously and recursively. It is based on the "innovation" idea and certain information criteria. Using the technique of matrix operation, it is possible to combine innovation calculation with structure determination and parameter estimation. The amount of computations is thus reduced considerably. This procedure assures that the optimal system description is obtained. The identification of a simulated system show the correctness and effectiveness of this new algorithm.

The canonical form of multivariablo linear system are determined by a set ofinvariants. For a given system, there may be several sets of invariants, thereforedifferent canonical form, in essence, can be obtainocl. In this paper the nice selectordetermining the set of invariants has been discussed and a new conception of the niceselective pattern determining the nice selector has been proposed. We put stress ondiscussion of the natural nice selective pattern and the related canonical form, andmade some comparisons with the well known Popov's canonical form. Finally, aidentification algorithm have been given for identifing the canonical form correspondingto natural nice selective pattern.

In this paper, the properties of the gray level mixing function in two-dimensionalchaotic map image encryption are analyzed. We also discuss the necessity of introducingparameters and the methods how to present diffusion mechanism and interfuse a pseudo-randomnumber sequence in the gray level mixing function. We proposed a new kind of gray level mixingfunction which not only have diffusion mechanism but also have random variable. It is shown inexperiment that this method has good performance.