人工免疫算法MATLAB实现

资 源 简 介

人工免疫算法MATLAB实现

详 情 说 明

人工免疫算法是一种受生物免疫系统启发的仿生智能算法，它模拟了人体免疫系统的学习、记忆和模式识别机制，常用于解决优化和机器学习问题。MATLAB作为科学计算领域的常用工具，非常适合实现这类算法。

算法的核心思想是通过模拟抗体对抗原的识别过程来寻找最优解。主要包含以下几个关键步骤：

抗原识别：将待解决的问题转化为算法能够处理的抗原形式 初始抗体生成：随机产生一组可能的解作为初始抗体群 亲和力计算：评估每个抗体与抗原的匹配程度（适应度函数） 克隆选择：对高亲和力的抗体进行克隆和扩增 变异操作：对克隆后的抗体进行超变异以增强多样性 抗体更新：用新产生的抗体替换低亲和力的抗体 记忆细胞形成：保留优秀抗体作为长期记忆

在MATLAB实现中，通常会使用矩阵运算来提高计算效率。算法参数如种群大小、变异率、克隆因子等需要根据具体问题进行调整。该算法在函数优化、模式识别、异常检测等领域都有广泛应用，特别是在处理多峰优化问题时表现出色。

与遗传算法相比，人工免疫算法具有更好的种群多样性保持能力，能够有效避免早熟收敛问题。其独特的免疫记忆机制也使其特别适合需要多次求解的相似问题场景。