基于免疫遗传算法的全局优化计算平台

资 源 简 介

该项目是作者自主编写的基于MATLAB语言的免疫遗传算法实现程序，致力于解决复杂多维空间下的全局优化搜索问题。该算法在标准遗传算法的基础上，深度融合了生物免疫系统的识别、学习和记忆机制，显著增强了算法的全局搜索能力和种群多样性。功能模块涵盖了抗体初始化、抗原抗体亲和度评价、抗体浓度计算、克隆选择操作以及免疫记忆库动态更新。通过引入抗体浓度抑制机制，程序能够根据抗体间的相似度自动调节个体的生存率，有效避免了遗传算法在进化后期陷入局部最优解的早熟现象。项目支持针对不同维度的复杂目标函数进行极值求解，并在物流配

详 情 说 明

基于MATLAB的免疫遗传算法（IAGA）优化计算平台

项目介绍

本项目提供了一个高效、可靠的免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm, IAGA）实现方案，专门用于解决复杂多维空间下的非线性全局优化问题。通过将传统遗传算法的搜索机制与生物免疫系统的自反馈调节、记忆与克隆选择逻辑相结合，该平台能够有效地维持种群多样性，并在搜索过程中平衡全局探索与局部开发能力。代码以Rastrigin标准测试函数为例展示其性能，旨在为物流路径规划、车间调度、参数寻优等工程领域提供底层的优化逻辑支持。

功能特性

• 免疫记忆机制：自动记录并动态更新搜索过程中的历代最优个体，确保进化方向的稳定性。
• 浓度抑制策略：根据个体间的欧式距离计算抗体浓度，通过浓度衰减因子调节选择概率，有效防止算法在进化后期陷入局部最优。
• 克隆选择与高频变异：对高亲和度个体进行局部克隆扩增，并实施随迭代次数衰减的扰动变异，强化了局部搜索的精度。
• 自适应算子设计：包含算术交叉与维度随机变异逻辑，确保种群能够持续探索新的搜索区域。
• 矩阵化运算：深度利用MATLAB矩阵运算特性，最大限度减少循环开销，提升大规模种群演化的执行效率。
• 可视化报告：实时生成收敛曲线图与三维搜索空间分布图，直观展现物理模型的优化过程。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：标准个人电脑即可，建议内存4GB以上以支持大规模矩阵运算。
• 依赖项：无需安装额外的工具箱，所有核心算子均基于MATLAB内置函数实现。

算法实现细节

1. 系统参数初始化

程序开始执行后，首先清空环境变量并初始化随机数种子。用户可根据需求自定义目标函数、决策变量维度（Dim）、种群规模（PopSize）、最大迭代次数（MaxGen）以及上下界。此外，还需设定免疫算法特有的参数，如克隆比例、抗体浓度阈值以及浓度衰减因子。

2. 抗体种群初始化

算法在指定的决策空间范围内通过均匀分布随机生成初始抗体群。每一行代表一个抗体（即问题的解向量），整个种群以矩阵形式存储。

3. 抗体亲和度评价

算法通过目标函数计算每个个体的原始值。由于优化目标通常是求最小值，程序将目标值通过倒数转换（添加极小量eps防止分母为零）映射为亲和度。亲和度越高，代表个体越接近全局最优解。

4. 抗体浓度与抑制机制

为了量化群体多样性，算法计算了每对抗体之间的归一化欧式距离。若距离小于阈值，则视为相似个体。浓度计算公式为：单位空间内相似个体的占比。最终的选择概率不仅取决于亲和度，还通过浓度衰减因子进行加权，从而增加了稀有（低浓度）个体的生存权，抑制了冗余个体的过度扩张。

5. 克隆选择操作

算法筛选出当前代中选择概率最优的一部分个体进入克隆池。克隆出的抗体会经历高频变异（Hypermutation），变异步长随进化代数的增加线性减小。这一过程模拟了免疫系统对高亲和度抗体的强化学习，极大地增强了算法在最优解附近的微调能力。

6. 遗传操作逻辑

• 选择：采用轮盘赌选择机制（Roulette Wheel Selection），基于融合了浓度抑制的调整概率进行个体筛选。
• 交叉：采用算术交叉算子，通过两个父代个体的线性组合产生新的子代，有助于在连续空间中产生平滑的搜索路径。
• 变异：对个体执行随机维度的重新初始化，以保持种群跳出局部陷阱的能力。

7. 种群替换与动态更新

算法将遗传操作产生的新种群与克隆进化后的候选抗体进行合并，并根据亲和度进行排序。通过生存竞争保留预定规模的优秀个体进入下一轮循环，同时实时更新全局最优记录。

使用方法

1. 配置目标函数：在代码的参数初始化阶段，将目标函数句柄（objFun）替换为您实际需要优化的数学模型。
2. 调整参数范围：根据实际问题的物理意义，设置决策变量的维度（dim）以及上下界（lb, ub）。
3. 运行主程序：在MATLAB命令行窗口中调用程序入口，系统将自动开始演化计算。
4. 结果分析：计算结束后，程序会自动弹出收敛曲线图。红色实线代表全局最优值的下降轨迹，蓝色虚线代表种群平均亲和度的变化趋势。
5. 报告读取：命令行窗口将输出执行时间、最优目标函数值以及对应的最优解解向量。

实现逻辑总结

该算法严格遵循免疫动力学原理，通过“亲和度促进”与“浓度抑制”的双重反馈，解决了传统遗传算法容易出现的“早熟收敛”问题。代码结构模块化清晰，从初始化、演化、遗传到最后的结果展示，各阶段逻辑解耦，方便科研人员或工程人员将其作为通用的优化框架集成到大型系统中。