鲍德温效应（The Baldwin effect）是指没有任何基因信息基础的人类行为方式和习惯，经过许多代人的传播，最终进化为具有基因信息基础的行为习惯的现象。如一个原始部落的青年第一次食用番茄，后来部落的其他成员也形成这种习惯，并把它传递给后代。因人口成员中基因差异的随机性，带有偏爱番茄的基因信息的某些人会觉得番茄更好吃，更容易咀嚼和消化。从另一角度看，促进食用番茄信息的基因会在人口中传播。即使这种习惯作为文化价值观传播，基因也有助于人们维持、传播和掌握这种文化价值观。
例如，某一物种受到新捕食者的威胁，但有一种行为能令捕食者很难捕杀它们，因而这物种中的单体会很快认识到，学会这种方法对它们是有利的。随着时间推移，学会这种行为的单体会越来越多。经过若干时间后，这种行为就被看成是该物种的本能。鲍德温效应提出后，自然会有赞成和反对的争论；但最近的结果已认为，鲍德温效应和传统的
达尔文进化论并无矛盾之处。
如果一个物体在一个变化的环境中进化，那么进化的压力会支持有学习能力的个体。即如果父代个体学到或获得某些有用的特性，那么它的后代获得同样特性的概率就会比较高，即使这些特性本身没有通过遗传性操作传给后代。
1、通过
免疫系统的增强学习机制，在与
抗原发生
免疫反应时，被激活的
免疫细胞在产生大量的抗体消灭抗原的同时，会发生进化，变得能够更好地与相应的抗原相匹配，从而更高效地消灭抗原。实验表明，鲍德温效应是通过对达到最优值阈值最近的个体进行鼓励，来加快进化过程。具体而言，把鲍德温效应引入到算法设计中，在计算记忆单元中抗体的适应度值时，对适应值较大的抗体进行一定的鼓励，提高它的期望生存率，加快算法的收敛速度。
2、还有结合鲍德温效应的免疫优化算法，具体计算方式可以参照参考文献3.
为了提高免疫克隆算法求解最优值性能，根据生物的进化周期性和借鉴
免疫系统鲍德温效应，提出一种基于鲍德温效应周期变异的免疫克隆优化算法，给出了算法的实现过程，选取有代表性的标准测试函数对提出的算法性能进行仿真实验。相比较其它算法，结果显示该算法是提高收敛速度和求解精度的有效算法。