在本文中，我们提出了一种基于免疫学中危险理论的人工免疫系统（AIS），用于解决具有时变设计空间的动态非线性约束单目标优化问题。 此类拟议的AIS执行有序的三个模块-危险检测，免疫进化和内存更新。 第一个模块确定优化环境中是否存在变化并确定环境级别，这有助于在环境中创建初始种群并促进解决方案搜索的过程。 第二个模块运行优化循环，其中三个具有动态大小的子种群通过协同进化同时沿着不同方向寻找最优解的位置。 最后一个模块存储和更新存储单元，这有助于第一个模块确定环境级别。 该优化系统是一种在线的，自适应

基于危险理论，探讨求解动态约束单目标函数优化的免疫算法．设计的关键在于依据抗原呈递细胞(APC)被感染或凋亡细胞识别的机理，研究监测环境变化和确定环境等级的环境检测模块，以及探寻以自反应群、效应群和环境记忆群为载体的协同进化方案．该算法具有结构简单灵活、寻优时间可动态调节的优点，可实时监测环境变化．比较性的数值实验结果显示，算法在执行效率、效果之间能达到合理权衡且具有明显优越性，对动态约束优化具有较好应用潜力。