MATLAB实现的克隆免疫算法优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了克隆免疫算法（CSA）的核心优化机制，重点模拟记忆库种群的克隆复制过程。系统通过复制、变异和选择等步骤，有效优化问题解，适用于函数优化与机器学习任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的克隆免疫算法优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于克隆选择原理的免疫算法优化系统，核心机制聚焦于记忆库种群的克隆复制操作。系统模拟生物免疫系统的克隆选择过程，通过初始化、亲和度评估、克隆扩增、高频变异和记忆库更新等步骤，有效解决函数优化和参数寻优问题。该算法特别适用于复杂多峰函数的全局优化任务，能够快速收敛到高质量解。

功能特性

• 克隆选择机制：实现抗体种群的克隆复制和高频变异操作
• 亲和度计算与排序：自动评估抗体适应度并进行精英选择
• 动态记忆库更新：采用自适应策略维护精英抗体种群
• 可视化分析：提供收敛曲线图展示算法优化过程
• 参数灵活配置：支持自定义目标函数、种群规模和变异概率等参数

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数（示例：Rosenbrock函数） objective_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置算法参数 pop_size = 100; % 种群规模 var_range = [-5, 5]; % 变量范围 clone_factor = 0.1; % 克隆倍数 mutation_rate = 0.05; % 变异概率 max_iter = 500; % 最大迭代次数

% 运行克隆免疫算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, memory_population, run_time] = ... main(objective_func, pop_size, var_range, clone_factor, mutation_rate, max_iter);

输出结果说明

• best_solution：找到的最优解（数值或向量）
• best_fitness：最优解对应的目标函数值
• convergence_curve：每次迭代的最优适应度变化曲线数据
• memory_population：记忆库最终存储的精英抗体及其适应度
• run_time：算法运行时间（秒）

结果可视化

% 绘制收敛曲线 figure; plot(convergence_curve); xlabel('迭代次数'); ylabel('最优适应度'); title('克隆免疫算法收敛曲线'); grid on;

% 显示优化结果 fprintf('最优解: %sn', mat2str(best_solution)); fprintf('最优适应度: %.6fn', best_fitness); fprintf('运行时间: %.2f秒n', run_time);

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：无特殊工具箱要求，仅需基础MATLAB环境
• 内存建议：至少4GB RAM（针对大规模优化问题）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了克隆免疫算法的完整流程控制，包含种群初始化、亲和度计算、克隆扩增操作、高频变异处理、记忆库更新机制以及结果输出等核心功能。该文件负责协调算法各模块的执行顺序，确保克隆选择过程的正确实施，同时提供算法参数配置接口和优化结果输出功能。