用免疫算法求解0-1背包问题，MATLAB源代码

在MATLAB中，可以利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）或免疫算法（如粒子群优化、遗传编程等）来解决0-1背包问题。这里简要介绍一种基于免疫算法（例如模拟退火遗传算法SAGA）的求解思路，但请注意这只是一个简化版本的概述，并非完整的源代码。

首先，你需要了解基本步骤：
1. **编码**：将每个物品表示为一个染色体，染色体由二进制数组成，其中1代表选择该物品，0代表不选。
2. **适应度函数**：定义一个函数评估每个解的适应度，通常为目标函数（总价值减去总重量）。
3. **初始化种群**：生成一组随机染色体作为初始种群。
4. **迭代过程**：
- **选择**：通过竞争（如轮盘赌选择法）选择适应度高的个体。
- **交叉**：对选定的个体进行交叉操作，创建新的染色体组合。
- **变异**：随机改变一些染色体位来引入多样性。
- **接受新解**：应用模拟退火策略接受适应度较差的新解，增加搜索空间。
5. **终止条件**：当达到预设的最大迭代次数或适应度值不再显著提高时停止。

下面是一个非常基础的MATLAB代码框架示例：

function [solution, fitness] = immuneAlgorithm(bag, weights, values)
    % 初始化参数
    popSize = 100;        % 种群大小
    mutationRate = 0.1;  % 变异概率
    maxIter = 1000;      % 迭代次数

    % 初始化种群
    population = randi([0 1], popSize, length(bag));

    for iter = 1:maxIter
        % 计算适应度
        fitness = total_value(population, bag, weights, values);

        % 选择、交叉和变异
        selected = roulette_wheel_selection(fitness);
        offsprings = crossover(selected, mutationRate);
        
        % 模拟退火接受新解
        offspringSolution = simulated_annealing(offsprings, fitness, iter);
        
        % 更新种群
        population = replace_population(population, offspringSolution);
        
        if is_converged(fitness) % 判断收敛条件
            break;
        end
    end

    solution = find_best_solution(population);  % 找到最优解
end

% 辅助函数...

注意这只是一个大概的框架，实际代码需要填充细节并处理边界情况。此外，MATLAB有许多现成的库（如Global Optimization Toolbox）可以直接处理0-1背包问题，无需自定义免疫算法。如果你需要具体的源代码实例，建议参考在线教程或GitHub上的开源项目。