MATLAB实现的人工免疫算法优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了完整的人工免疫算法（AIA）优化框架，涵盖免疫细胞初始化、抗原识别、抗体克隆选择及免疫记忆更新等核心功能，支持多维函数优化问题的高效求解。

详 情 说 明

基于MATLAB的人工免疫算法优化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm, AIA）优化框架，基于生物免疫系统的克隆选择原理和免疫调节机制。系统通过模拟免疫细胞初始化、抗原识别、抗体克隆选择、免疫记忆更新等核心过程，为多维函数优化问题提供高效的求解方案。算法具备自适应性变异和多样性保持能力，确保在全局搜索和收敛效率之间达到良好平衡。

功能特性

• 完整的免疫算法流程：包含抗体种群初始化、亲和度评估、克隆扩增、自适应变异、种群更新等完整模块
• 多样性保持机制：采用抗体浓度调节策略，避免早熟收敛
• 自适应变异算子：根据抗体亲和度动态调整变异强度
• 可视化分析工具：实时展示收敛曲线和种群分布动态（支持2维问题）
• 灵活的参数配置：用户可自定义目标函数、搜索空间、种群规模等关键参数
• 性能统计输出：提供收敛时间、多样性指标等运行统计信息

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（示例：Rastrigin函数） objective_func = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

% 设置搜索空间（2维问题，每维范围[-5.12, 5.12]） lower_bound = [-5.12, -5.12]; upper_bound = [5.12, 5.12];

% 配置算法参数 params.pop_size = 50; % 种群规模 params.max_iter = 100; % 最大迭代次数 params.clone_factor = 2.0; % 克隆扩增系数 params.mutation_rate = 0.1; % 变异概率 params.memory_size = 20; % 记忆库容量

% 运行优化算法 [best_solution, best_fitness, convergence_info] = main(objective_func, lower_bound, upper_bound, params);

输出结果说明

• best_solution：最优解向量（n维实数向量）
• best_fitness：最优适应度值（标量）
• convergence_info：收敛信息结构体，包含：

- 收敛曲线数据 - 总迭代次数 - 种群多样性指标 - 算法运行时间

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：无特殊工具箱依赖，仅需基础MATLAB环境
• 内存要求：建议至少2GB可用内存（随问题维度增加而提高）
• 显示支持：建议使用支持图形显示的环境以使用可视化功能

文件说明

主程序文件整合了人工免疫算法的完整优化流程，实现了从参数初始化到结果输出的全链条功能。具体包含抗体种群的生成与评估、基于亲和度的克隆选择操作、自适应变异算子的应用、免疫记忆库的更新维护等核心计算模块。同时负责算法迭代过程的控制管理、收敛状态的实时监测以及优化结果的可视化展示，为用户提供一站式的优化问题求解方案。