基于免疫遗传算法的全局最优解搜索平台

资 源 简 介

该项目旨在利用改进的免疫遗传算法解决复杂的高维、非线性及多峰值全局优化问题。系统通过将生物机体的免疫机制与传统遗传算法相结合，引入了抗体多样性保持、浓度评价策略、记忆库管理及疫苗接种机制。在搜索过程中，算法不仅考虑个体的适应度（亲和度），还协同调节抗体浓度以维持种群多样性，通过免疫选择、克隆增殖和变异操作快速逼近最优解。其功能涵盖了对各类工程优化模型的建模、自适应参数调整、局部搜索增强以及收敛性的动态监控。实验和实际应用验证表明，该算法能有效克服传统搜索算法易陷入局部最优的“早熟”缺陷，在保证收敛精度的同

详 情 说 明

基于免疫遗传算法的全局最优解搜索平台

项目介绍

本项目是一个基于改进型免疫遗传算法（IGA）的全局最优解搜索平台。该算法在传统遗传算法的基础上，深度集成了生物免疫系统的防御、学习和记忆机制，旨在解决复杂的高维、非线性及多峰值函数优化问题。平台通过模拟抗体与抗原的选择、克隆、变异以及记忆细胞的产生过程，能够有效平衡搜索过程中的探测（Exploration）与开发（Exploitation）能力，从而跨越局部最优陷阱，精准锁定全局最优解。

功能特性

1. 多维空间搜索：支持高维决策变量的联合优化，默认配置为10维Rastrigin复杂多峰测试函数。
2. 抗体多样性维持机制：引入浓度评价策略，通过亲和度与个体浓度的协同抑制。
3. 免疫响应模拟：实现克隆增殖与超变异操作，高亲和度个体获得更多的克隆机会。
4. 记忆库与疫苗机制：动态维护优秀基因内存库，并定期提取基因片段进行疫苗接种，加速收敛。
5. 自适应搜索参数：变异率与亲和度反相关，实现搜索初期的全局广布和后期的局部精细调优。
6. 动态监控仪表盘：实时输出收敛曲线与种群空间标准差趋势，直观展现算法性能。

使用方法

1. 启动环境：打开 MATLAB 软件。
2. 参数配置：在主程序起始位置根据需求修改变量维度、种群规模、收敛代数等参数。
3. 执行计算：直接运行主程序脚本，系统将自动完成初始化并开启进化循环。
4. 查看报告：控制台将输出最优决策变量取值、最优目标值和运行耗时；同时弹出性能分析图表。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 基础模组：无需特定工具箱，基于 MATLAB 核心语言开发。

核心功能与实现逻辑分析

项目的核心逻辑围绕免疫反应循环展开，具体实现步骤如下：

1. 种群与内存初始化

程序在设定的决策变量上下界（-5.12 至 5.12）内，利用均匀分布随机生成初始抗体群。同时分配预定容量的记忆库，用于存储进化过程中的精英个体。

1. 亲和度与浓度评估

系统采用 Rastrigin 函数作为适配度评估标准。亲和度计算通过对目标函数值取负值实现（将最小化问题转化为最大化搜索）。同时，通过计算每个抗体与其他个体的欧氏距离，统计在相似度阈值（delta）内的邻居比例，得出抗体浓度。

1. 多样性导向的选择概率

为了防止算法陷入局部最优，程序设计了综合评价指标。选择概率不仅取决于亲和度的高低，还受到抗体浓度的调节：浓度越高的个体，其入选概率会受到指数级衰减抑制。这种机制保证了即使在进化后期，种群依然能保持较高的探索活性。

1. 免疫克隆与变异

程序对选中的个体进行克隆处理。高亲和度个体不仅克隆倍数更多，且其经历的变异扰动（超变异）相对较小；反之，低亲和度个体变异幅度更大，负责在未知区域进行大范围探索。

1. 自适应线性重组

系统采用线性重组交叉算子，在父代个体间进行权值随机插值，生成具有新特征的子代，确保了搜索空间在连续域内的平滑覆盖。

1. 疫苗接种与形态提炼

程序以固定概率从记忆库中随机提取精英抗体的某个基因位点，强制覆盖到当前种群的部分个体中。这一机制模拟了免疫系统对已知有效防御模式的复用，显著提升了收敛效率。

1. 环境选择与动态更新

在每代循环末尾，程序将新生成的克隆群、原种群及记忆库合并进行全员排序，剔除冗余，仅保留最优的抗体进入下一代。这种强力精英保留策略确保了搜索过程的单调非递减性。

关键函数与算法细节说明

1. 浓度计算逻辑：计算抗体在特征空间内的分布密度。通过遍历种群并计算二范数距离，将距离小于 delta 的个体计入相似计数，最终归一化为 0 到 1 之间的浓度值。

1. 繁殖与变异策略：克隆数量通过对规范化亲和度取整确定。变异过程注入高斯噪声，且变异概率随亲和度自适应调整，实现了搜索精度的动态平衡。

1. 统计监控指标：程序实时计算种群在各维度上的标准差（Standard Deviation），将其作为多样性的量化衡量标准，帮助用户判断算法是否已经趋于稳定或发生了早熟。

1. 结果可视化：输出结果将目标函数还原为原始最小化指标，通过双子图形式展现收敛速度与种群演化特性的关联，为工业参数调优提供决策依据。