Эволюционные алгоритмы представляют собой класс оптимизационных методов, которые моделируют процесс естественного отбора и эволюции в биологических популяциях для решения различных задач оптимизации. Существует несколько различных типов эволюционных алгоритмов, таких как генетические алгоритмы, стратегии эволюции, генетическое программирование и другие. Однако не все алгоритмы, которые используют эволюционные принципы, можно отнести к эволюционным алгоритмам. Один из таких алгоритмов, не относящихся к классу эволюционных алгоритмов, это алгоритм искусственного иммунного системы (АИС). АИС - это набор вычислительных моделей и алгоритмов, вдохновленных принципами функционирования биологического иммунитета организма. Иммунная система играет важную роль в биологии, защищая организм от вредных воздействий и болезней. АИС использует аналогии с биологическим иммунитетом для построения алгоритмов оптимизации и поиска решений. Основной принцип работы АИС заключается в моделировании процессов, связанных с распознаванием и уничтожением враждебных агентов или аномалий в системе. Алгоритмы АИС используются для решения задач поиска и оптимизации, в частности, для поиска оптимальных решений в сложных пространствах параметров. Принципиальное отличие алгоритмов АИС от классических эволюционных алгоритмов заключается в том, что они ориентированы на моделирование работы иммунной системы, в то время как эволюционные алгоритмы основаны на принципах естественного отбора и эволюции. В то же время, как эволюционные алгоритмы могут использовать генетические операторы (как, например, "скрещивание" и "мутация") для создания новых решений на основе текущих, АИС использует принципы самоорганизации и распознавания угроз для нахождения оптимальных решений. Таким образом, хотя искусственные иммунные системы могут использовать эволюционные принципы для решения оптимизационных задач, они представляют отдельный класс алгоритмов, отличающихся от классических эволюционных алгоритмов.