NNIA小生境非支配免疫算法工具包及演化算子实现

资 源 简 介

该项目是一个专门针对NNIA（Niche Nondominated Immune Algorithm，小生境非支配免疫算法）开发的MATLAB工具包。它完整实现了针对多目标优化问题的免疫进化流程，其核心功能在于通过模拟生物免疫系统的克隆选择机制、受体编辑机制和小生境技术，在解空间内搜索帕累托最优解集。项目中的每个关键算子，包括非支配排序算子、种群比例克隆算子、高频变异算子以及基于小生境的选择算子，均提供了结构化的代码实现。该工具包的设计初衷是降低多目标优化算法的学习门槛，开发者对每一行核心逻辑都进行了详细

详 情 说 明

NNIA算法工具包及其演化算子实现

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的多目标优化算法工具包，核心实现了小生境非支配免疫算法（Niche Nondominated Immune Algorithm, NNIA）。该算法通过模拟生物免疫系统的免疫识别、克隆选择、受体编辑以及高频变异等机制，专门用于解决复杂的多目标优化问题。

程序旨在寻找目标空间中的帕累托最优解集（Pareto Optimal Set），在保持群体多样性的同时，能够快速收敛至最优前沿。该工具包提供了完整的算法框架，不仅包含标准的测试函数验证环境，还内置了结构化的核心演化算子，方便开发者进行算法研究或工程应用。

功能特性

• 双重种群演化策略：实现了记忆种群与活跃种群的分离管理，有效平衡了全局搜索与局部开发。
• 多样性维持机制：引入了基于拥挤距离的小生境技术，在解集分布不均时优先保留稀疏区域的个体。
• 独特的克隆选择：采用比例克隆算子，仅对少数优秀的活跃抗体进行扩增，显著提升了搜索效率。
• 高效变异算子：内置多项式变异机制，能够模拟免疫系统中的高频变异，增强跳出局部最优的能力。
• 可视化分析：程序自带绘图功能，可实时展示二维目标空间下的解集分布及帕累托前沿。

使用方法

1. 确保计算机安装了MATLAB R2016b或更高版本。
2. 将程序包解压至MATLAB的工作路径下。
3. 通过MATLAB命令窗口执行主函数。
4. 程序运行过程中会实时打印迭代信息，包括当前迭代次数以及帕累托前沿的解数量。
5. 运行结束后，程序将自动弹出可视化图形窗口，展示最终搜索到的帕累托最优前沿。

系统要求

• 软件环境：MATLAB 2016b 及以上版本。
• 硬件要求：建议内存4GB以上，主频2.0GHz以上处理器。
• 外部依赖：无需任何额外工具箱，所有核心逻辑均采用原生MATLAB语法编写。

主程序演化流程

算法的核心逻辑遵循免疫进化流程，在主循环中依次执行以下步骤：

1. 种群初始化：在给定的决策变量决策空间（下限lb至上限ub）内，利用随机采样生成初始抗体种群。

2. 适应度评价与非支配排序：计算每个个体的多目标函数值，并基于支配关系进行层级划分。同时计算每个个体的拥挤距离，以此作为小生境的度量标准。

3. 活跃抗体筛选：从当前的第1层非支配解中，根据拥挤距离从大到小进行排序，选取前nA个个体作为活跃抗体。这一步骤确保了只有性能最强且分布最广的个体才有资格进行下一步的克隆。

4. 比例克隆操作：将总克隆规模nC平均分配给所有活跃抗体，通过复制产生大量的克隆个体。这种机制模拟了抗体对抗原产生的免疫应答。

5. 变异与受体编辑：对克隆产生的群体应用多项式变异算子。通过引入随机扰动探索相邻搜索区域。

6. 种群更新与环境选择：合并原始的帕累托前沿与变异后的克隆种群，再次进行非支配排序。根据排名和拥挤距离筛选出固定规模nE的个体进入下一代，以此完成种群的优胜劣汰。

核心功能实现细节

多目标评价函数 内置了典型的ZDT1测试函数实现。该函数用于评估算法处理30维决策变量、2个目标函数的能力。它包含了决策变量的映射逻辑、收敛控制函数g以及分布控制逻辑。

非支配排序与拥挤距离算子 该算子实现了帕累托支配逻辑的判定，能够将种群划分为不同的等级。在同一等级内，通过计算个体在每个目标维度上与相邻个体的标准距离之和，确定其“拥挤度”。对于边界上的个体，将其距离设为无穷大，以强制保留边界解。

比例克隆算子实现 该算子根据活跃抗体的数量动态计算每个抗体应复制的份数（总克隆数/活跃抗体数）。它通过矩阵复制操作快速构建克隆种群，为后续的高频变异提供基础。

多项式变异算子 这是算法产生新解的关键。它根据预设的变异概率pm和分布指数mu，对决策变量进行非线性扰动。该算子不仅考虑了变量的当前值，还参考了变量的上下限，确保生成的变异个体在合理的参数空间内，并具有较强的局部搜索精度。

边界检查逻辑 所有新生成的个体都会经过严格的越界处理。通过矩阵比较函数，强制将超出上限或低于下限的决策变量回弹至边界值，保证了算法的鲁棒性。