MATLAB实现基于信息熵与克隆选择的人工免疫优化算法

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了人工免疫系统优化算法，融合信息熵理论评估抗体多样性，通过克隆选择机制优化复杂问题求解。适用于函数优化、工程设计等场景，提供完整的算法框架与可定制模块。

详 情 说 明

基于信息熵与克隆选择的人工免疫系统优化算法

项目介绍

本项目实现了一个完整的人工免疫算法框架，专门用于解决复杂优化问题。系统通过模拟生物免疫机制，包括抗体生成、多样性评估、亲和力成熟等核心过程。算法创新性地采用信息熵理论量化抗体种群多样性，通过克隆选择机制筛选高亲和度抗体，并引入自适应超变异操作促进抗体进化。该实现支持用户自定义目标函数，能够有效避免早熟收敛，显著提高全局搜索能力。

功能特性

• 多样性度量：基于信息熵理论精确评估抗体种群多样性
• 克隆选择机制：模拟生物免疫系统的亲和力成熟过程
• 自适应变异：根据抗体亲和度动态调整变异率
• 全局优化：有效避免局部最优，提高搜索效率
• 可视化分析：提供收敛曲线和多样性变化趋势图
• 灵活配置：支持自定义目标函数和多种参数设置

使用方法

1. 准备目标函数：定义需要优化的数学函数（函数句柄形式）
2. 设置参数：

- 抗体种群规模（正整数） - 最大迭代次数（正整数） - 变异率参数（0-1之间的数值） - 克隆倍数系数（大于1的实数） - 问题维度与变量边界（n维向量的上下界）

1. 运行算法：执行主程序开始优化过程
2. 获取结果：

- 最优解向量 - 收敛曲线图 - 种群多样性变化趋势 - 最终抗体种群分布矩阵 - 算法性能统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持常用数学运算和图形绘制功能
• 内存建议4GB以上（针对高维优化问题）

文件说明

主程序文件整合了人工免疫算法的完整流程，包括抗体种群的初始化、基于信息熵的多样性评估、克隆选择和亲和力成熟的核心循环、自适应超变异操作的执行，以及最终结果的输出与可视化分析。该文件实现了从参数配置到优化结果生成的整个算法链条，确保各模块间的协同工作。