人工免疫算法在电动汽车充电matlab代码

以下是一个简单的人工免疫算法在电动汽车充电的MATLAB代码示例：

clc; clear all; close all;

%% 参数设置
N = 10;             % 种群数量
L = 24;             % 充电时长（小时）
D = 8;              % 充电功率（kW）
Pmax = 100;         % 充电站最大功率（kW）
Pmin = 20;          % 充电站最小功率（kW）
T = 24;             % 充电时间段（小时）
alpha = 0.1;        % 选择概率
beta = 0.1;         % 变异概率
gamma = 0.1;        % 免疫概率
iter = 50;          % 迭代次数

%% 初始化种群
pop = zeros(N,T);   % 种群矩阵
for i = 1:N
    pop(i,:) = randi([0 1],1,T);    % 随机生成二进制序列
end

%% 迭代过程
for k = 1:iter
    % 适应度函数
    F = zeros(N,1);     % 适应度值矩阵
    for i = 1:N
        F(i) = fitness(pop(i,:),L,D);
    end
    Fmax = max(F);
    Fmin = min(F);
    Favg = mean(F);
    
    % 选择操作
    P = zeros(N,1);     % 选择概率矩阵
    for i = 1:N
        P(i) = alpha*(F(i)-Fmin)/(Fmax-Fmin);
    end
    Psum = sum(P);
    P = P/Psum;
    
    % 变异操作
    for i = 1:N
        if rand <= beta
            j = randi([1 T]);
            pop(i,j) = 1 - pop(i,j);    % 变异
        end
    end
    
    % 免疫操作
    for i = 1:N
        if rand <= gamma
            j = randi([1 N]);
            if F(i) < F(j)
                pop(i,:) = pop(j,:);    % 免疫
            end
        end
    end
    
    % 交叉操作
    pop_new = zeros(N,T);   % 新种群矩阵
    for i = 1:N
        p = rand;
        if p <= P(i)
            j = select(P);
            pop_new(i,:) = crossover(pop(i,:),pop(j,:));
        else
            pop_new(i,:) = pop(i,:);
        end
    end
    pop = pop_new;
end

%% 结果输出
F = zeros(N,1);     % 适应度值矩阵
for i = 1:N
    F(i) = fitness(pop(i,:),L,D);
end
Fmax = max(F);
best_pop = pop(find(F == Fmax),:);
best_time = find(best_pop == 1);
fprintf('最优充电时段：');
disp(best_time);

%% 适应度函数
function f = fitness(x,L,D)
    T = length(x);
    f = 0;
    for t = 1:T
        if x(t) == 1
            f = f + D;
        end
    end
    if f > L*D
        f = 0;
    else
        f = f - abs(sum(x)-L)*D;
    end
end

%% 选择操作
function i = select(P)
    n = length(P);
    r = rand;
    s = 0;
    for j = 1:n
        s = s + P(j);
        if r <= s
            i = j;
            break;
        end
    end
end

%% 交叉操作
function y = crossover(x1,x2)
    T = length(x1);
    r = randi([1 T-1]);
    y = zeros(1,T);
    y(1:r) = x1(1:r);
    y(r+1:T) = x2(r+1:T);
end

该代码实现了一个简单的人工免疫算法在电动汽车充电问题中的应用，其中使用二进制序列表示充电时段，通过选择、变异、免疫和交叉等操作来优化适应度函数，以达到最优化的目的。