免疫优化算法

资 源 简 介

免疫优化算法

详 情 说 明

免疫优化算法是一种模拟生物免疫系统机制的智能优化方法，在物流配送中心选址问题中展现出强大的全局搜索能力。该算法通过抗体（候选解）的克隆、变异和选择过程迭代优化，其核心优势在于结合了多样性保持机制与目标导向的快速收敛特性。

在物流选址场景下，算法首先会将配送中心的地理坐标编码为抗体，初始化种群后，通过亲和度计算（即目标函数，如运输成本或覆盖半径）评估每个选址方案的优劣。关键步骤包含：

多样性评价：采用浓度调节机制防止种群过早收敛。通过计算抗体间的相似度（如欧式距离），抑制高浓度抗体的复制概率，保留低浓度优质解，确保搜索空间的多方向探索。

免疫操作：包括克隆扩增（优质解按适应度比例复制）、高频变异（对克隆体进行小范围扰动）和受体编辑（大幅变异跳出局部最优），这些操作在Matlab中可通过矩阵运算高效实现，例如利用randn函数生成变异偏移量。

该算法最终输出帕累托前沿上的非劣解集，为决策者提供多个选址权衡方案。相比遗传算法，免疫优化因多样性控制机制更擅长处理物流网络中多峰值、高约束的复杂优化问题。