摘要：为求解大规模TSP问题，提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型（Towerlike Master-Slave Model，TMSM），和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法（Parallel Immune Memory Clonal Selection Algorithm，PIMCSA）。TMSM是粗粒度的两层并行人工免疫模型，其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制。PIMCSA用疫苗的迁移代替了抗体的迁移，兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度。与其他算法相比，PIMCSA在求解精度和运行时间上都更具优势，而且问题规模越大优势越明显。TMSM很好地体现了免疫系统的特性，PIMCSA是适合求解大规模复杂优化问题的并行人工免疫算法，具有良好的可扩展性。

关键词：tsp 并行人工免疫系统 克隆选择 免疫记忆 

单位：西安电子科技大学智能信息处理研究所; 陕西西安710071