免疫算法python

免疫算法是一种模拟生物免疫系统行为的优化搜索方法，主要用于解决复杂问题，如函数优化、机器学习中的特征选择、神经网络训练等。在Python中，有许多库可以帮助你实现免疫算法，例如`deap`（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）和`impyuta`。

`deap`是一个强大的框架，提供了多种进化算法，包括遗传算法和免疫算法的实现，你可以使用它创建和定制免疫算法模型。

`impyuta`则是一个基于`scipy`和`numpy`的通用优化库，它提供了一种简单的方式应用免疫算法，包括遗传算法和免疫记忆算法。

以下是免疫算法在Python中的一般步骤：

1. **引入库**：

   from deap import base, creator, tools

2. **定义个体和适应度函数**：

   creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
   creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

3. **初始化种群**：

   toolbox = base.Toolbox()
   toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.permutations)

4. **选择、交叉和变异操作**：

   toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
   toolbox.register("mutate", tools.mutShuffleIndexes, indpb=0.05)

5. **免疫算法循环（如EA, GA等）**：

   pop = toolbox.population(n=50)
   for gen in range(100):
       offspring = toolbox.select(pop, len(pop))
       offspring = [toolbox.clone(ind) for ind in offspring]
       offspring = toolbox.mate(offspring)
       offspring = [toolbox.mutate(ind) for ind in offspring]
       invalids = [ind for ind in offspring if not toolbox.validate(ind)]
       offspring[:] = [ind for ind in offspring if not ind in invalids]
       pop[:] = toolbox.select(pop + offspring, n)