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理和遗传算法优势的智能优化方法。它在传统遗传算法的基础上引入了免疫机制，能够更好地维持种群多样性并抑制早熟收敛现象。

算法核心思想 免疫记忆机制：保留优秀个体作为抗体，避免重复计算 浓度调节机制：控制相似个体的数量，保持种群多样性 遗传操作：保留遗传算法的选择、交叉、变异等基本操作

MATLAB实现关键步骤 初始化阶段：随机生成初始抗体种群，设置记忆库为空 亲和力计算：同时考虑目标函数值和个体浓度来计算适应度 免疫选择：采用轮盘赌选择法，但结合抗体浓度进行调节 遗传操作：实施交叉和变异操作产生新个体 记忆更新：将每一代的优秀个体存入记忆库 终止条件：达到预设迭代次数或满足收敛条件时终止

算法优势 通过抗体浓度调节有效避免了局部最优问题 记忆机制加速了算法的收敛速度 特别适合多峰函数优化和复杂优化问题

在实际MATLAB实现中，需要特别注意抗体浓度的计算方法和记忆库更新策略的设计，这些因素直接影响算法的性能表现。对于不同的优化问题，可能需要调整免疫选择压力参数以达到最佳效果。