MATLAB人工免疫算法优化系统实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，利用人工免疫算法模拟生物免疫机制，实现多维复杂函数的全局优化求解。系统具备抗原识别、抗体生成和免疫记忆等功能，适用于各类优化问题。

详 情 说 明

基于MATLAB的人工免疫算法优化系统

项目介绍

本项目实现了一个基于人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm, AIA）的优化求解系统。该系统模拟生物免疫系统的抗原识别、抗体生成和免疫记忆机制，专门针对多维复杂函数的全局优化问题。系统包含完整的免疫算法核心模块，支持参数自定义和优化过程可视化，为科研和工程领域的优化问题提供有效的求解工具。

功能特性

• 完整的免疫算法流程：实现抗体种群初始化、亲和度计算、克隆选择、高频变异和种群更新等核心免疫算子
• 自适应参数调节：支持种群规模、克隆倍数、变异概率等关键参数的灵活配置
• 精英保留策略：确保优秀抗体得以保留，提高收敛效率
• 种群多样性维护：通过免疫记忆和多样性机制避免早熟收敛
• 实时可视化：动态展示优化过程的收敛曲线和种群进化状态
• 灵活的函数接口：支持用户自定义目标函数和变量约束条件

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);

% 设置变量边界（2维变量） lower_bound = [-5.12, -5.12]; upper_bound = [5.12, 5.12];

% 配置算法参数 options.pop_size = 50; % 种群规模 options.max_iter = 100; % 最大迭代次数 options.clone_factor = 0.1; % 克隆系数 options.mutation_rate = 0.05; % 变异概率

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

输出结果说明

• best_solution: 最优解向量（决策变量取值）
• best_fitness: 最优适应度值（目标函数最小值）
• convergence: 收敛历程数据（各代最优适应度记录）
• 实时显示：种群进化动态图和算法运行统计信息

系统要求

• MATLAB版本: R2016a或更高版本
• 必要工具箱: 仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱
• 硬件配置: 推荐4GB以上内存，适用于常规规模优化问题

文件说明

主程序文件整合了人工免疫优化算法的完整实现流程，包括抗体种群的初始化构建、基于目标函数的亲和度评估计算、基于免疫应答机制的克隆增殖操作、维持种群多样性的高频变异处理、精英个体的保留策略执行以及迭代过程中的种群状态更新等核心功能。该文件同时负责算法参数的验证解析、优化进程的可视化展示以及最终收敛结果的输出汇报。