人工免疫算法

资 源 简 介

人工免疫算法

详 情 说 明

人工免疫算法是一种受生物免疫系统启发的智能优化算法，它模拟了人体免疫系统中的抗体识别、克隆选择和变异等机制来解决复杂的优化问题。该算法特别适用于多峰函数优化、模式识别和异常检测等领域。

在MATLAB中实现人工免疫算法时，通常包含以下几个关键步骤：首先是初始化抗体群体，这相当于在搜索空间中随机生成初始解。接着是计算每个抗体的亲和度，也就是评估当前解的质量。然后是克隆选择过程，高质量的抗体会被选择并进行克隆扩增。最后是抗体变异操作，通过引入随机扰动来增强算法的全局搜索能力。

一个典型的实现会包含亲和度计算函数、克隆操作函数和变异操作函数等模块。算法通过迭代执行选择-克隆-变异的过程，逐步提高解的质量。在MATLAB中可以利用矩阵运算的优势来高效实现这些操作，比如批量计算抗体亲和度，或者并行执行克隆和变异操作。

这种算法特别适合解决那些传统优化方法难以处理的非线性、多模态问题。通过模拟免疫系统的动态平衡机制，它能够在探索和开发之间保持良好的平衡，避免早熟收敛。