MATLAB免疫遗传算法工具箱 - 模块化可调参数优化工具

资 源 简 介

该MATLAB工具箱实现了完整的免疫遗传算法，采用模块化设计包含抗体初始化、亲和度计算、克隆选择等核心功能。支持自定义种群规模、变异概率等参数，提供可视化界面监控算法收敛过程，适用于函数优化、工程优化等领域。

详 情 说 明

基于模块化设计的可调参数免疫遗传算法工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm, IGA）工具箱，采用模块化设计理念，将抗体初始化、亲和度计算、克隆选择、变异操作等核心功能封装为独立可替换的单元。该工具箱支持用户灵活调整算法参数，提供可视化分析界面，适用于函数优化、组合优化等多种场景。

功能特性

• 完整算法流程: 包含抗体编码、亲和度评估、克隆增殖、高频变异、种群更新等免疫遗传算法全流程
• 参数灵活可调: 支持种群规模、迭代次数、变异概率、克隆倍数等关键参数的自定义配置
• 动态自适应机制: 引入抗体浓度调节机制，维持种群多样性，避免早熟收敛
• 多场景适用: 兼容连续函数优化、离散组合优化等不同问题类型
• 可视化分析: 提供收敛曲线绘制和种群进化动态演示功能，便于算法性能分析

使用方法

基本调用格式

% 定义目标函数（最小化问题） objective_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置算法参数 config.pop_size = 100; % 种群规模 config.max_gen = 200; % 最大迭代次数 config.mutation_rate = 0.1; % 变异概率 config.clone_factor = 2; % 克隆倍数

% 定义变量约束 bounds = [-10, 10]; % 决策变量上下限

% 执行免疫遗传算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve] = main(objective_func, config, bounds);

结果可视化

% 绘制收敛曲线 plot(convergence_curve); xlabel('迭代次数'); ylabel('最优适应度'); title('算法收敛过程');

% 生成种群进化动画（可选） animate_evolution(result_data);

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本
• 需安装Statistics and Machine Learning Toolbox（用于概率计算）
• 推荐内存4GB以上（大规模种群优化时）

文件说明

主程序文件整合了免疫遗传算法的完整工作流程，具体实现了参数初始化、抗体种群生成、迭代优化循环、亲和度评估与排序、克隆选择操作、自适应变异处理、种群更新机制以及结果输出与可视化功能。该文件通过协调各模块的执行顺序与数据传递，确保算法能够有效搜索最优解，同时提供详细的收敛过程记录。