基于免疫遗传算法的多目标优化与改进寻优系统

资 源 简 介

该项目是一个专门用于求解高维复杂优化问题的算法包。它结合了传统遗传算法的全局并行搜索能力和生物免疫系统的自调节机制。系统通过模拟生物体对抗原的免疫反应，实现了极强的种群多样性维护和局部搜索效率。在单目标优化语境下，该算法利用疫苗接种和免疫检测算子，通过提取问题的先验知识有效引导种群进化方向，从而加速收敛并大幅降低算法在迭代后期陷入局部最优的概率。在多目标优化应用中，算法采用了基于Pareto支配的等级排列方法和抗体浓度抑制机制，确保了求得的最优解集能够均匀地分布在帕累托前沿。该工具包提供了高度模块化的函数

详 情 说 明

基于免疫遗传算法（IGA）的多目标优化与改进遗传寻优系统

项目介绍

本项目是一个基于免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm, IGA）的高性能多目标优化系统。系统通过模仿生物免疫系统的防御、自调节及记忆机制，增强了传统遗传算法在处理复杂高维问题时的性能。其核心在于引入了“免疫平衡”的思想，既保证了搜索过程向帕累托最优前沿（Pareto Front）的快速逼近，又通过抗体浓度抑制机制防止算法在单一解附近过度聚集，从而维持了优异的解集多样性。

功能特性

• 双重评价机制：不仅考虑个体的目标函数表现（亲和度），还考虑种群的分布密度（浓度），自动调节选择压力。
• 免疫疫苗机制：通过从当前最优解集中提取统计特征作为“疫苗”，指导后续种群的进化，显著提高收敛速度。
• 非支配排序优化：采用多层级非支配排序方法，能够精准识别并保存不同等级的Pareto解。
• 自适应搜索策略：变异算子的力度随进化代数线性衰减，实现前期全局广度搜索与后期局部精细搜索的平衡。
• 多维度可视化统计：系统自动生成Pareto前沿分布图、收敛特性曲线、等级分布直方图及决策变量分布图。

使用方法

1. 环境准备：确保安装了MATLAB环境。
2. 参数设置：在算法启动部分，可以根据实际问题修改种群规模（pop_size）、变量维度（dim）、交叉变异概率以及相似度阈值（delta）。
3. 运行算法：直接运行主脚本，系统将自动开始迭代优化。
4. 结果查看：迭代结束后，系统会自动弹出可视化窗口，展示Pareto最优解的分布情况，并在控制台输出最优解的数量及目标函数取值范围。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 无需特殊工具箱，算法逻辑完全由自编程函数实现。

程序实现逻辑分析

主控制流程严格遵循以下闭环逻辑：

1. 种群初始化：在给定的决策变量决策空间（下界lb，上界ub）内，生成符合均匀分布的初始抗体种群。
2. 目标函数评估：系统内置了经典的ZDT1测试函数，计算每个个体的两个相互冲突的目标值：f1反映问题的基本表现，f2代表受约束的复杂性能指标。
3. 免疫特性计算：

- 非支配排序：通过层层对比，将种群划分为不同的Pareto等级，等级1即为当前的非支配解。 - 浓度计算：利用欧几里得距离评价个体间的相似度，距离小于阈值delta的个体将被计入浓度。 - 综合评价：结合Pareto等级（亲和度）与浓度抑制因子，计算综合免疫适应度，作为后续选择的依据。

1. 疫苗干预：提取Pareto第一等级个体的变量平均值作为“疫苗模板”，以一定概率对普通个体进行接种，通过特征引导加速种群向优质区域迁移。
2. 算子操作：

- 锦标赛选择：基于综合免疫适应度，优先保留高性能且处于低浓度区域的个体。 - SBX模拟二进制交叉：通过线性重组产生子代个体的基因。 - 自适应变异：根据当前迭代进度动态调整变异扰动范围，确保算法在后期能够精细化搜索。

1. 循环与收敛：重复上述过程直至达到最大迭代次数，最后提取所有非支配解进行输出。

关键函数模块说明

• 目标计算模块：实现了多目标函数映射，通过向量化操作计算g函数及其对应的f1、f2值。
• 非支配排序模块：实现了一套帕累托支配检查算法，通过计数和集合记录，为每个抗体赋予准确的Pareto等级。
• 多样性维护模块：核心在于浓度计算函数，它通过空间距离普查，有效地量化了种群的拥挤程度。
• 抗体选择模块：实现了免疫克隆选择机制，确保综合评分高的抗体（亲和度高、浓度低）有更大的概率进入下一代。
• 疫苗接种模块：这是一种先验知识利用机制，将当代挖掘出的优良特征强制注入种群，体现了免疫记忆的特性。
• 可视化统计模块：实时记录每一代的均值表现，并在结束时利用subplot绘制四象限分析图，直观展现算法的优化效能。