matlab代码实现人工免疫算法

资 源 简 介

matlab代码实现人工免疫算法

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，它通过模拟免疫系统中的抗体生成、识别和进化机制来解决复杂优化问题。算法的核心在于维持抗体多样性并通过进化操作提高解的质量。

信息熵计算抗体多样性 多样性是算法避免早熟收敛的关键。利用信息熵可以量化抗体群体的多样性程度：每个抗体对应一个候选解，将其编码后按基因位统计熵值。高熵值表明群体在对应维度上具有更好的多样性，这能有效保持全局搜索能力。

亲和力成熟机制 克隆选择：根据亲和力（适应度）高低选择优质抗体，并按其质量比例进行克隆扩增。高适应度抗体会产生更多副本，保留优质基因片段。 超变异：对克隆后的抗体施加变异操作，变异强度通常与亲和力负相关——低亲和力抗体接受更大变异以探索新区域，高亲和力抗体微调以局部优化。这种动态变异策略平衡了全局探索和局部开发。

实现流程 算法首先生成随机抗体群体，随后循环执行多样性评估、克隆选择、超变异和群体更新。通过信息熵监控多样性，当熵值过低时引入新随机抗体，避免群体同质化。最终收敛到的高亲和力抗体即为优化问题的最优解。

该算法特别适用于多峰优化问题，其核心优势在于通过免疫机制动态平衡探索与开发，而信息熵的引入进一步提升了算法在复杂搜索空间中的鲁棒性。