MATLAB实现的非支配邻域免疫算法(NNIA)多目标优化系统

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的改进多目标优化算法NNIA实现，通过模拟免疫系统的抗体克隆机制与遗传算法操作，高效求解复杂多目标问题的Pareto最优解集。适用于工程优化与决策分析场景。

详 情 说 明

基于非支配邻域免疫算法（NNIA）的多目标优化求解系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的多目标优化算法——非支配邻域免疫算法（NNIA），专门针对复杂多目标优化问题设计。系统模拟生物免疫系统的抗体克隆选择机制，结合遗传算法的交叉变异操作，能够高效搜索Pareto最优解集。通过非支配排序、自适应克隆选择、精英保留等核心技术，算法在收敛性和解集分布性方面表现出优越性能。

功能特性

• 多目标问题建模：支持自定义多目标函数表达式或函数句柄
• 自适应种群进化：基于抗体浓度的自适应克隆选择机制
• 精英个体保留策略：确保优秀解在进化过程中不被丢失
• Pareto前沿分析：提供收敛曲线和Pareto前沿可视化
• 性能量化评估：计算超体积指标、间距指标等量化指标

使用方法

输入参数配置

1. 目标函数定义：提供多目标函数表达式或函数句柄
2. 约束条件设置：指定决策变量上下界、等式/不等式约束
3. 算法参数调整：设置种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率等
4. 问题维度信息：定义决策变量个数和目标函数个数

输出结果

• Pareto最优解集（决策变量矩阵）
• 对应的目标函数值矩阵
• 迭代过程收敛曲线图
• 多目标空间中的Pareto前沿分布图
• 超体积指标、间距指标等性能评估结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持MATLAB基本绘图功能
• 推荐内存4GB以上（针对大规模优化问题）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法参数初始化、种群进化过程控制、非支配排序操作、精英解集维护、结果可视化生成以及性能指标计算等完整流程。该文件整合了算法各模块的协同工作，为用户提供一站式的多目标优化求解方案。