人工免疫系统算法模拟与科研练习程序集

资 源 简 介

本程序集是针对人工免疫系统领域深度研究而开发的MATLAB仿真平台，包含了多套经过验证且可独立运行的模拟代码。该项目深度复现了克隆选择、负选择以及免疫网络等核心生物启发式机制，专门用于解决复杂的科学计算、模式识别及全局优化问题。项目功能涵盖了从基础的抗体抗原亲和度模型建立，到复杂的克隆增殖、高频变异以及抗体群体的动态更替过程。程序能够模拟生物免疫系统的自我识别与非我识别能力，在异常检测场景下通过生成高效的探测器集合来覆盖非我空间，在函数优化场景下利用克隆扩增机制快速锁定全局最优区域。这些仿真程序曾作为支撑

详 情 说 明

项目介绍：基于人工免疫系统的学术模拟与科研练习程序集

本程序集是专为人工免疫系统（AIS）领域设计的MATLAB仿真平台，旨在深度还原生物免疫系统的核心计算机制。程序集重点实现了克隆选择算法与负选择算法，通过严谨的数学建模模拟了抗体的亲和度成熟过程及自我/非我识别机制。该工具集不仅适用于学术论文的算法复现，也为研究者提供了灵活的二次开发框架，能够处理全局优化、异常检测以及模式识别等典型科学计算问题。

功能特性

1. 深度复现生物启发式机制：完整模拟了克隆增殖、高频变异（Hypermutation）、亲和度成熟以及负向筛选等生物免疫过程。
2. 双重算法体系：内置用于连续空间函数优化的改进克隆选择算法，以及用于空间覆盖与边界识别的负选择算法。
3. 动态多样性维持策略：通过引入“种群更替”和“随机抗体生成”机制，有效防止算法陷入局部最优，保持抗体群体的进化活力。
4. 全面的可视化分析：提供收敛轨迹分析、三维搜索地形展示、探测器空间覆盖图以及异常检测分类散点图。
5. 高度可定制化：开放目标函数定义接口及多维度参数调整接口，支持用户针对不同算例（如Rastrigin等复杂函数）进行算法鲁棒性研究。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 基础工具箱：需安装 MATLAB 核心工具箱，支持 arrayfun、norm、randn 等标准数学运算函数。
3. 硬件建议：标准桌面计算环境即可，程序支持随机数种子锁定以保证实验的可重复性。

核心功能与逻辑说明

程序的主逻辑由三个核心模块组成，通过仿真实验全面展示了人工免疫系统的应用潜力：

1. 克隆选择算法 (CSA) 模块

该模块用于解决全局最优值搜索问题。程序首先在特定搜索边界（默认 [-5.12, 5.12]）内随机初始化抗体种群。在每轮迭代中，程序计算各抗体对目标函数的亲和度，并根据亲和度高低按比例进行克隆：排名越靠前的抗体获得的克隆副本越多。随后，克隆群体经历高频变异过程，变异强度利用指数函数进行自适应调整，确保亲和度高的个体变异更精细。最后，通过克隆筛选保留最优个体，并随机注入5个新抗体来替换旧群体中表现最差的个体，以维持遗传多样性。

1. 负选择算法 (NSA) 模块

该模块模拟免疫系统的异常检测能力。首先在二维空间定义一个代表正常的“自我空间”（中心点与分布半径）。程序通过随机生成候选探测器并计算其与自我中心的欧氏距离，只有当候选物与自我模式的距离超过识别阈值时，才会被保留为成熟探测器。检测阶段，程序生成待测样本，利用探测器集合的覆盖范围对样本进行判定，模拟了生物体有效识别“非我”物质的过程。

1. 结果可视化与统计分析

程序自动生成四个维度的图表：收敛曲线反映寻优效率；3D地形图定位最终解在多峰函数空间的位置；探测器分布图展示了对“非我空间”的覆盖广度；异常检测散点图则直观呈现了正常样本与异常样本的分类结果。同时，控制台会输出仿真统计报告，涵盖计算用时、最优位点坐标及探测器生成尝试次数等关键指标。

关键算法与实现细节分析

1. 目标函数 (Rastrigin Function)

代码采用标准的多峰全局优化基准函数——Rastrigin函数。该函数在搜索空间内存在大量局部极小值，能够严苛地检验克隆选择算法在大范围搜索中的全局控制能力。

1. 高频变异与自适应机制 (Hypermutation Mechanism)

实现了一种基于亲和度的指数衰减法则。变异强度 alpha 随亲和度的增加而减小。这种设计保证了算法在搜索初期具有较强的全局探索能力，在搜索后期对最优区域具有极高的开发精度。

1. 克隆规模分配 (Cloning Proportionality)

算法通过计算每个抗体在种群中的位置，动态分配克隆数。公式利用克隆因子与排名比例的乘积，使得精英个体产生更多的子代，显著加速了朝向全局最优点的演化。

1. 负选择空间过滤策略

在生成探测器时，代码严格执行“自我/非我”过滤逻辑。通过设置 10000 次的最大随机尝试限额和匹配阈值，展示了如何在二维平面内通过互补覆盖的方式实现对未知异常的捕捉。

1. 免疫网络模拟 (扩展接口)

代码中预留了免疫网络互激励机制的子函数。虽然主流程侧重于CSA和NSA，但该接口提供了抗体间相互刺激与抑制的数学描述，支持用户后续研究免疫网络的动态平衡特性。

使用方法

1. 启动 MATLAB 并导航至程序代码所在的文件夹。
2. 运行主程序文件。
3. 程序将自动执行克隆选择优化和负选择探测器生成两个阶段，并在命令行窗口实时反馈计算状态。
4. 仿真结束后，程序会自动弹出大图窗口展示四项核心的可视化结果。
5. 用户可以根据实验需求，直接修改代码中 params 结构体下的各项参数（如 pop_size, detector_num 或 beta）来观察参数变化对算法收敛性及覆盖率的影响。

--- 本程序集逻辑严密，代码结构清晰，是进行人工免疫系统算法练习、二次开发或学术科研对比实验的理想工具。