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针对大部分基于智能优化算法的社区发现方法存在的种群退化、寻优能力不强、计算过程复杂、需要先验知识等问题,提出了一种基于免疫遗传算法(GA)的复杂网络社区发现方法。算法将改进的字符编码和相应的遗传算子相结合,在不需要先验知识的情况下可自动获得最优社区数和社区划分方案;将免疫原理引入遗传算法的选择操作中,保持了群体多样性,改善了遗传算法所固有的退化现象;在初始化种群及交叉和变异算子中利用网络拓扑结构的局部信息,有效缩小了搜索空间,增强了寻优能力。计算机生成网络和真实网络上的仿真实验结果表明算法可自动获取