基于人工免疫算法的MATLAB建模与优化仿真平台

资 源 简 介

本项目为MATLAB开发的人工免疫系统仿真平台，集成了抗体编码、亲和力计算、克隆选择、突变与免疫记忆等核心算法，支持函数优化、组合优化及模式识别等多种问题场景，并提供可视化工具实时展示仿真过程与结果。

详 情 说 明

基于人工免疫算法的人工免疫系统建模与优化仿真平台

项目介绍

本项目是一个基于人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm, AIA）的智能优化仿真平台，实现了完整的人工免疫系统计算模型。平台采用群体智能优化技术，模拟生物免疫系统的抗体生成、克隆选择、突变和记忆机制，为复杂优化问题提供高效解决方案。支持函数优化、组合优化和模式识别等多种应用场景，内置可视化分析工具，便于用户研究算法性能和优化过程。

功能特性

• 完整算法核心模块：实现抗体编码、亲和力计算、克隆选择、自适应突变机制和免疫记忆功能
• 多场景问题适配：提供统一接口支持函数优化、组合优化和模式识别等应用
• 实时可视化分析：动态展示抗体种群进化过程、收敛曲线和最优解分布
• 参数灵活调优：支持用户自定义免疫细胞数量、突变率、选择压力等关键参数
• 性能评估报告：自动生成收敛速度、稳定性指标等算法性能统计分析

使用方法

基础使用流程

1. 定义优化问题：输入目标函数（函数句柄或数学表达式），设置决策变量取值范围和约束条件
2. 配置算法参数：

- 种群规模：50-200 - 克隆倍数：1.5-3 - 突变率：0.01-0.1 - 终止条件：最大迭代次数（100-1000）或收敛精度阈值

1. 运行优化算法：执行主程序开始优化计算
2. 分析结果：查看最优解、收敛过程数据和可视化图谱

示例代码

% 定义目标函数（以Rosenbrock函数为例） objective_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置变量范围 var_range = [-2.048, 2.048; -2.048, 2.048];

% 配置算法参数 params.population_size = 100; params.clone_factor = 2.0; params.mutation_rate = 0.05; params.max_iterations = 500;

% 运行优化 [best_solution, best_fitness, convergence_data] = main(objective_func, var_range, params);

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux各主流发行版，macOS 10.14+
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了人工免疫算法的完整优化流程，具体包含问题初始化、抗体种群生成、迭代优化控制和结果输出等核心功能。该文件负责协调各算法模块的协同工作，完成从参数配置到优化求解的全过程管理，并生成算法性能评估报告与可视化分析数据。