编写免疫算法选址问题代码

好的，免疫算法是一种基于生物免疫系统的启发式优化算法，常用于解决选址问题。下面是一个简单的免疫算法选址问题的 Python 代码示例：

import random

# 定义选址问题的目标函数
def objective_function(locations, customers):
    total_distance = 0
    for c in customers:
        min_distance = float('inf')
        for l in locations:
            distance = ((c[0]-l[0])**2 + (c[1]-l[1])**2)**0.5
            if distance < min_distance:
                min_distance = distance
        total_distance += min_distance
    return total_distance

# 定义免疫算法的参数
n_locations = 10
n_customers = 50
max_iterations = 100
n_clones = 5
mutation_rate = 0.1
n_selected = 3

# 初始化种群
population = [[random.uniform(0, 100), random.uniform(0, 100)] for i in range(n_locations)]

# 迭代搜索
for i in range(max_iterations):
    # 克隆和变异
    clones = []
    for j in range(n_clones):
        clone = population[random.randint(0, n_locations-1)]
        for k in range(n_locations):
            if random.random() < mutation_rate:
                clone[k] += random.uniform(-1, 1)
        clones.append(clone)
    
    # 选择和杂交
    population += clones
    population = sorted(population, key=lambda x: objective_function(x, customers))
    population = population[:n_locations]
    
    # 输出每次迭代的结果
    print('Iteration', i+1, ': Best objective function value =', objective_function(population[0], customers))

# 输出最优解
best_location = population[0]
print('Best location:', best_location)
print('Best objective function value:', objective_function(best_location, customers))

在这个示例中，我们假设有 $n$ 个可能的选址位置和 $m$ 个客户点，我们要从这 $n$ 个位置中选出 $k$ 个位置，使得这 $k$ 个位置到所有客户点的距离之和最小。为了使用免疫算法解决这个问题，我们将 $k$ 个位置的坐标作为一个个体，形成一个种群。每个个体的适应度为它到所有客户点的距离之和。在迭代过程中，我们将种群分为两部分：一部分是原来的种群，另一部分是通过克隆和变异产生的新个体。然后，我们将这两部分个体合并起来，并根据它们的适应度值对它们排序。接下来，我们从排名靠前的个体中选择一些个体进行杂交，将它们的部分基因组合起来形成新个体，然后加入种群。最后，我们从整个种群中选出适应度最好的个体作为当前的最优解，直到达到最大迭代次数为止。