MATLAB免疫优化算法计算学习与识别工具箱

资 源 简 介

基于焦李成著作的免疫优化算法MATLAB实现，提供免疫遗传算法、免疫克隆选择算法及免疫网络算法等完整的计算框架。适用于优化计算、模式识别与机器学习任务，用户可快速调用算法进行实验与应用开发。

详 情 说 明

免疫优化算法计算学习与识别工具箱

项目介绍

本项目是基于焦李成教授著作《免疫优化计算、学习与识别》中的经典算法实现的免疫优化计算工具箱。系统提供了完整的免疫优化计算框架，支持多种免疫算法的实现与应用。该工具箱旨在为研究者和工程师提供一个高效、易用的平台，用于解决优化计算、模式识别和机器学习中的各类问题。

功能特性

• 多算法支持：集成了免疫遗传算法、免疫克隆选择算法、免疫网络算法等多种经典免疫优化算法。
• 问题求解：支持各类优化问题的求解，包括函数优化、参数调优等。
• 学习与识别：能够完成模式识别、分类任务以及机器学习中的特征选择和模型优化。
• 可视化分析：提供优化过程动态展示、收敛曲线、决策边界和混淆矩阵等可视化结果。
• 性能评估：输出准确率、召回率、F1分数等多种性能指标，全面评估模型效果。

使用方法

输入配置

1. 优化问题定义：设定目标函数、约束条件及变量范围。
2. 算法参数配置：设置种群规模、迭代次数、克隆比例、变异概率等参数。
3. 训练数据集：输入用于学习和识别的样本数据，包括特征矩阵和标签向量。
4. 测试数据集：提供验证模型性能的测试样本。

输出结果

1. 优化结果：包括最优解向量、收敛曲线和适应度历史。
2. 识别模型：输出训练完成的分类器或识别器模型参数。
3. 性能指标：生成识别准确率、召回率、F1分数等评价指标。
4. 可视化结果：展示种群进化过程动画、决策边界图示和混淆矩阵。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 需要安装 Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存 8GB 以上
• 支持 Windows/Linux/macOS 操作系统

文件说明

该项目的核心入口文件实现了系统的主要控制流程，包含算法调用、数据预处理、优化求解、模型训练与评估等关键功能。具体负责初始化免疫算法参数，加载和处理输入数据，执行优化计算或机器学习任务，并最终生成相应的优化结果、识别模型及性能分析报告。此外，该文件还集成了结果可视化模块，用于直观展示优化过程和识别性能。