标准的遗传算法和结合免疫算法

资 源 简 介

标准的遗传算法和结合免疫算法

详 情 说 明

遗传算法与免疫算法结合的实现思路

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作逐步改进种群质量。而免疫算法则借鉴生物免疫系统的特性，增加了记忆机制和多样性保持策略。

在MATLAB实现中，通常会采用主函数调用算子的模块化设计方式。整个系统可以分为几个核心模块：初始化模块负责生成初始种群；适应度评估模块计算个体优劣；选择算子实现优胜劣汰；交叉算子完成基因重组；变异算子引入随机变化。

当结合免疫算法时，系统会增加抗体浓度调节机制和记忆库管理模块。记忆库保存优秀个体，在后续迭代中作为精英保留。浓度调节则通过计算个体相似度来控制种群多样性，避免早熟收敛。

这种实现方式的优势在于各算子分离，便于单独优化和替换。主程序负责整个进化流程的控制，包括迭代次数、终止条件等参数的设置。算子模块专注于特定功能的实现，如轮盘赌选择、单点交叉等。

在实际应用中，免疫算法的引入能显著改善标准遗传算法容易陷入局部最优的问题。通过记忆机制保留历史优良解，通过浓度调节维持种群多样性，使算法具备更强的全局搜索能力。