仿生计算
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基于多机理演化的免疫克隆与遗传复合优化仿真系统
该项目集成了一套完整且经过优化的MATLAB仿真源码，深度涵盖了免疫克隆算法、遗传算法以及免疫网络算法的核心实现。系统通过数学建模模拟生物免疫系统的抗识别与亲和力成熟过程，主要用于解决高维复杂函数优化、组合优化、机器学习中的参数寻优以及工程设计领域的非线性规划问题。 免疫克隆算法模块实现了抗体群的初始化、克隆复制、高频率超变异及优势选择机制，具备极强的局部搜索精度。遗传算法模块则利用经典的染色体编码方式，通过交叉与变异算子确保种群的全局多样性。免疫网络算法引入了抗体间的相互连接与反馈调节机制，模拟免疫记忆 -
花朵授粉算法FPA源代码
本项目实现了花朵授粉算法（Flower Pollination Algorithm），这是一种模拟自然界开花植物授粉生物特性的随机全局优化工具。程序核心功能通过模拟异花授粉和自花授粉两种模式来寻找目标函数的最优解。在异花授粉阶段，算法模拟花粉随传粉媒介（如昆虫、鸟类）进行长距离移动，利用莱维飞行（Levy Flight）机制在搜索空间中执行高效的全局勘探，确保算法能够跳出局部最优陷阱。在自花授粉阶段，算法模拟近距离或物理介质传粉，在局部区域进行精细化搜索以提升求解精度。项目采用概率切换机制动态平衡全局搜索
