MATLAB人工免疫算法优化系统 - 多目标智能计算解决方案

资 源 简 介

基于MATLAB开发的人工免疫算法(AIS)优化系统，集成免疫初始化、亲和度计算、克隆选择等核心模块，支持多目标优化问题求解与参数自定义，提供可视化分析界面，助力复杂优化场景的算法实现。

详 情 说 明

基于MATLAB的人工免疫算法优化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人工免疫算法（AIS）优化求解系统。该系统模拟生物免疫系统的自适应机制，通过免疫细胞初始化、亲和度计算、克隆选择、变异操作和记忆细胞更新等核心流程，有效解决多目标优化问题。算法具备免疫网络动态调节、自适应变异和精英保留等先进策略，保证全局搜索能力和收敛效率。系统提供友好的可视化界面，支持算法参数配置、优化过程监控和结果分析，适用于科学研究与工程优化应用。

功能特性

• 完整AIS框架：实现免疫算法全部核心模块，包括种群初始化、抗体评价、克隆扩增、高频变异和记忆更新
• 多目标优化支持：可处理单目标及多目标优化问题，支持自定义目标函数和约束条件
• 自适应机制：采用免疫网络动态调节抗体密度，自适应变异算子平衡探索与开发
• 精英策略：精英保留机制确保优质抗体传承，提高收敛速度和解的质量
• 可视化分析：实时显示抗体种群分布、收敛曲线和最优解变化趋势
• 结果导出：支持优化结果和数据导出，便于后续分析和验证

使用方法

1. 设置目标函数：在MATLAB中定义目标函数（函数句柄或.m文件）
2. 配置参数：指定变量维度、边界约束、种群规模、最大迭代次数等参数
3. 定义约束：可选设置等式/不等式约束条件
4. 运行优化：执行主程序启动优化过程
5. 结果分析：查看最优解、收敛曲线和种群分布可视化结果

示例代码： % 定义目标函数（示例：Rosenbrock函数） objective_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置变量边界（2维变量） lb = [-2, -2]; % 下界 ub = [2, 2]; % 上界

% 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.mutation_rate = 0.1; % 变异率

% 运行优化 results = main(objective_func, lb, ub, options);

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：无特殊要求（基础MATLAB环境即可运行）
• 硬件配置：至少4GB内存，建议8GB以上用于大规模问题求解
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可

文件说明

主程序文件整合了人工免疫算法优化系统的全部核心功能，包括算法初始化设置、抗体种群生成与管理、亲和度评价计算、克隆选择操作实现、自适应变异策略执行、记忆细胞更新机制以及结果可视化输出。该文件作为系统入口，负责协调各模块协同工作，提供完整的优化求解流程和用户交互接口。