MATLAB实现的免疫粒子群混合函数极值优化系统

资 源 简 介

本项目结合粒子群优化与免疫算法，通过多样性保持和抗体浓度调节机制，有效避免局部最优，提升复杂函数全局极值求解的精度与稳定性。

详 情 说 明

基于免疫粒子群混合算法的函数极值优化系统

项目介绍

本项目实现了一种融合粒子群优化（PSO）与免疫算法（IA）的混合智能优化算法。核心思想是利用免疫算法的多样性保持与抗体浓度调节机制，改进传统粒子群算法在复杂函数优化中易陷入局部最优的缺陷。该系统能够高效、稳定地求解高维、多峰函数的全局极值问题，适用于科学计算与工程优化场景。

功能特性

• 混合优化框架：结合PSO的快速收敛性与IA的全局搜索能力，在迭代过程中动态平衡探索与开发。
• 多样性保持机制：通过抗体浓度计算与免疫选择，抑制相似个体过度增殖，维持种群多样性。
• 自适应参数调整：支持惯性权重、学习因子等关键参数的自适应调节，提升算法鲁棒性。
• 收敛精度控制：提供最大迭代次数与精度容差双重收敛条件，确保求解质量。
• 可视化分析：输出收敛曲线与种群分布图，支持算法性能与搜索过程的直观分析。

使用方法

输入参数配置

1. 目标函数：需提供函数句柄（如 @sphere 表示球函数）。
2. 变量范围：定义各维变量的上下界（如 [-10, 10]）。
3. 算法参数：设置种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等。
4. 免疫参数：指定抗体浓度阈值、克隆比例等免疫操作参数。
5. 收敛条件：设定最大迭代次数或精度容差作为停止准则。

输出结果

• 最优解：全局极值点的坐标向量。
• 最优值：函数在极值点处的目标值。
• 收敛曲线：展示每次迭代最优值的变化趋势。
• 种群分布：最终代粒子在解空间中的分布可视化。
• 性能统计：包括收敛速度、求解精度等量化指标。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：无需额外工具箱，基于MATLAB基础函数开发

文件说明

主程序文件整合了混合算法的核心流程，包括种群初始化、粒子群速度与位置更新、抗体浓度计算、免疫选择操作、自适应参数调整以及收敛条件判断。该文件通过协调免疫机制与粒子群迭代的交互逻辑，实现全局优化求解，并负责生成结果输出与可视化图表。