基于标准与免疫遗传算法的优化设计系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发环境，设计并实现了一套完整的标准遗传算法（SGA）与结合免疫机制的免疫遗传算法（IGA）软件框架。系统架构采用模块化设计思想，通过主函数（Main Function）作为控制中枢，依次调度种群初始化、适应度评估、免疫记忆提取、选择算子、交叉算子及变异算子等核心组件。在功能实现上，标准遗传算法模块负责完成基础的进化计算任务，通过模拟自然选择过程进行全局寻优。免疫算法增强模块则针对遗传算法易陷入局部最优的缺陷，引入了生物免疫系统的识别、学习和记忆机制，利用抗体浓度抑制和免疫选择算子来

详 情 说 明

基于标准遗传算法与免疫遗传算法的优化设计系统

本项目提供了一个基于MATLAB开发的启发式搜索优化框架，旨在对比研究标准遗传算法（SGA）与增强型免疫遗传算法（IGA）在解决复杂函数极值寻优问题中的表现。系统通过模块化设计，将进化计算的各个环节解耦，实现了从算子定义到性能分析的完整闭环。

功能特性

1. 双算法并行评估：系统在同一算力环境下同步运行标准遗传算法与免疫遗传算法，通过严谨的对比实验量化免疫机制带来的性能提升。
2. 免疫机制增强：在传统遗传算法基础上引入了抗体浓度监测与免疫平衡选择，有效缓解了遗传算法在进化后期易出现的“早熟收敛”问题。
3. 自适应多样性维持：通过相似度评估机制抑制高浓度个体，确保种群在搜索空间内的广度分布，增强了算法跳出局部最优的能力。
4. 可视化分析工具：系统自动生成进化过程收敛曲线图与计算耗时统计图，直观展现算法的收敛精度与执行效率。

系统逻辑实现

系统核心控制逻辑遵循以下步骤：

1. 参数初始化与目标定义 系统默认针对Rastrigin多峰函数进行极小值寻优。设定种群规模为50，进化代数为100。关键参数包括交叉概率（0.8）、变异概率（0.1）以及通过变量上下界定义的搜索空间。

2. 标准遗传算法工作流

• 种群初始化：在定义空间内随机生成初始解。
• 循环进化：执行适应度评估、基于排序的选择操作、算术交叉以及高斯变异。
• 精英保留：每一代的最优个体被强制保留至下一代，防止进化退化。

3. 免疫遗传算法增强工作流

• 免疫提取与记忆：每一代从种群中提取适应度最优的个体更新至免疫记忆库（规模为5）。
• 浓度抑制计算：利用欧式距离计算个体间的相似度。若两解之间的距离小于预设阈值（0.9），则视为高相似度。
• 期望概率选择：引入权重因子（0.7）平衡适应度得分与浓度得分。适应度高且浓度低的个体具有更高的生存期望，以此维持种群多样性。
• 免疫接种：在遗传操作后，将记忆库中的优秀基因强制植入当前种群，引导种群向全局最优解方向加速搜索。

4. 统计与可视化 算法记录每一代的全局最佳适应度值。执行结束后，系统会输出两种算法的最优解向量、最优适应度值以及各算法的总运行时间。

关键组件分析

• 目标函数：采用Rastrigin函数，该函数具有大量的局部极小点，是对算法全局探测能力及防止局部陷阱能力的极佳基准测试。
• 选择算子：标准算法采用排序与减半复制策略；免疫算法则采用轮赛赌式概率选择，根据综合评价指标确定个体被保留的几率。
• 交叉算子：采用算术交叉方式，通过两个父代个体的线性组合产生子代，适用于实值编码的连续优化问题。
• 变异算子：采用高斯变异，在原有个体基础上添加符合正态分布的扰动，并进行边界检查，保证了解的合法性。
• 免疫平衡：通过计算浓度得分，系统能够主动降低相似解的密集度，这种机制在多峰函数的搜索过程中尤为重要，因为它能强制算法在未探索区域进行搜索。

使用方法

1. 环境准备：启动MATLAB环境。
2. 运行实验：执行控制中枢函数。程序将自动开始计算过程。
3. 查看结果：

- 命令行窗口将打印SGA与IGA的对比数据。 - 进化曲线图展示两种算法随代数增加的收敛过程。 - 柱状图展示两种算法的计算资源消耗对比。

1. 参数调整：用户可根据需求在控制逻辑顶部修改参数（如维度、阈值、适应度权重因子等）以适应不同的工程优化场景。

系统要求

• 环境版本：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：标准桌面或移动端工作站，建议配备不低于8GB内存以便于进行大规模种群迭代时的矩阵运算。
• 依赖说明：无需安装额外的Toolbox，代码采用底层函数实现，具有极强的可移植性。