免疫克隆算法优化函数

资 源 简 介

免疫克隆算法优化函数

详 情 说 明

免疫克隆算法是一种受生物免疫系统启发的智能优化算法，近年来在函数优化领域展现出显著优势。该算法模拟了生物免疫系统中的克隆选择原理，通过抗体克隆、变异和选择等机制实现对复杂优化问题的高效求解。

在MATLAB实现的免疫克隆算法中，核心流程通常包含以下几个关键步骤：

初始化抗体群：随机生成一组初始解作为抗体种群，每个抗体代表优化问题的一个潜在解。 亲和度评估：根据目标函数计算抗体的适应度（即亲和度），用于衡量解的质量。 克隆扩增：基于适应度对抗体进行选择和高比例克隆，高质量解获得更多克隆机会。 高频变异：对克隆后的抗体施加变异操作，引入多样性以避免陷入局部最优。 种群更新：通过竞争机制保留优质抗体，维持种群规模并进入下一代迭代。

该算法的优势在于其动态平衡的探索与开发能力，尤其适用于多峰函数优化或高维复杂问题。通过调整克隆系数、变异率等参数，可进一步优化算法的收敛速度和精度。