基于免疫克隆改进的粒子群优化算法的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目将免疫克隆机制与传统PSO算法结合，通过克隆增殖、变异和选择策略增强全局搜索能力和收敛精度，有效避免早熟现象，适用于函数优化问题。

详 情 说 明

基于免疫克隆改进的粒子群优化算法实现

项目介绍

本项目将免疫克隆机制与传统粒子群优化（PSO）算法相结合，提出一种混合优化算法。通过模拟生物免疫系统中的克隆选择原理，在PSO迭代过程中引入抗体克隆扩增、高频变异及亲和度选择操作，有效增强种群多样性，提升算法在复杂高维空间中的全局搜索能力与收敛精度，避免早熟收敛问题。

功能特性

• 混合优化框架：在标准PSO的速度-位置更新机制中嵌入免疫克隆操作
• 动态多样性维持：根据抗体亲和度（适应度）自动调整克隆规模与变异强度
• 边界约束处理：支持可选变量取值范围限制，确保解的有效性
• 性能可视化：输出收敛曲线与多样性指标，便于算法分析与比较
• 参数灵活可配置：支持种群大小、迭代次数、学习因子、克隆倍数等关键参数自定义

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数（例如Sphere函数） objective_func = @sphere;

% 设置问题维度与算法参数 dim = 10; % 搜索空间维度 options.pop_size = 50; % 种群规模 options.max_iter = 100; % 最大迭代次数 options.clone_factor = 0.1; % 克隆倍数 options.mutation_rate = 0.05; % 变异概率

% 运行算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve] = main(objective_func, dim, options);

高级参数设置（可选）

% 添加边界约束 options.lb = -10 * ones(1, dim); % 变量下界 options.ub = 10 * ones(1, dim); % 变量上界

% 调整PSO参数 options.w = 0.729; % 惯性权重 options.c1 = 1.494; % 个体学习因子 options.c2 = 1.494; % 社会学习因子

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：至少 4GB RAM（建议 8GB 以上用于高维问题）
• 依赖工具箱：无额外工具箱依赖，纯 MATLAB 脚本实现

文件说明

主程序文件实现了算法的完整流程控制，包括初始化粒子种群、执行混合迭代优化、管理免疫克隆操作与粒子更新策略的协同，以及最终结果输出与性能分析数据的生成。具体涵盖参数解析、迭代循环控制、适应度评估、克隆选择机制执行、收敛状态监控等核心功能模块。