matlab代码实现免疫遗传算法

资 源 简 介

matlab代码实现免疫遗传算法

详 情 说 明

免疫遗传算法是一种结合了生物免疫系统机制与传统遗传算法的智能优化方法。它通过模拟免疫系统中的抗体克隆、记忆细胞形成等特性，增强了算法在解决复杂优化问题时的全局搜索能力和收敛速度。

核心思路解析： 免疫机制引入 算法在传统遗传操作（选择、交叉、变异）基础上，增加了抗体浓度调节和记忆库更新机制。高浓度抗体会被抑制，保证种群多样性，避免早熟收敛。

关键参数设计 亲和度计算：通常采用目标函数值换算，反映解的质量 抗体浓度：通过相似抗体数量衡量，控制种群分布 克隆扩增率：优质抗体获得更多克隆机会

流程特点 记忆库会保留历代优秀解，在后续迭代中参与种群更新。这种机制能加速收敛，同时疫苗接种操作可针对性修复不良基因片段。

MATLAB实现要点： 矩阵运算优势可高效处理种群评价，内置的随机数函数方便实现遗传操作。典型实现会封装抗体生成、亲和度计算、免疫选择等模块，使用结构体或对象管理抗体属性。

该算法特别适合多峰函数优化、约束复杂的问题场景，但需注意免疫操作带来的额外计算开销。实际应用时需要平衡克隆规模、变异概率等关键参数。