自适应免疫算法物流选址代码matlab

以下是一个简单的自适应免疫算法物流选址的Matlab代码示例，其中包括了目标函数、初始化、免疫克隆、变异、选择等主要步骤：

% 目标函数
function [f] = fitness(x)
% x为决策变量，f为适应度值
% 在此处编写你的目标函数，例如：
f = sum(x.^2);
end

% 初始化
popsize = 50;   % 种群大小
dim = 10;       % 决策变量维度
maxiter = 100;  % 最大迭代次数

pop = rand(popsize, dim);  % 随机初始化种群

% 免疫克隆
for i = 1 : maxiter
    fit = zeros(popsize, 1);
    for j = 1 : popsize
        fit(j) = fitness(pop(j, :));
    end
    [~, idx] = sort(fit, 'descend');
    pop = pop(idx, :);  % 按照适应度值从大到小排序
    
    clonepop = pop(1 : popsize / 2, :);  % 选择适应度值较高的一半个体
    
    clonepop = repmat(clonepop, 2, 1);  % 克隆操作，每个个体克隆成两个
    
    % 变异操作，每个个体的每个维度都有概率变异
    mask = rand(size(clonepop)) < 0.1;
    clonepop(mask) = rand(sum(mask(:)), 1);
    
    pop = [pop; clonepop];  % 加入克隆变异后的个体
    
    % 选择操作，选择适应度值较高的一半个体
    fit = zeros(size(pop, 1), 1);
    for j = 1 : size(pop, 1)
        fit(j) = fitness(pop(j, :));
    end
    [~, idx] = sort(fit, 'descend');
    pop = pop(idx, :);
    pop = pop(1 : popsize, :);
end

% 输出最优解和最优适应度值
[f, idx] = max(fit);
x = pop(idx, :);
disp(['最优解为：', num2str(x)]);
disp(['最优适应度值为：', num2str(f)]);

这个示例代码只是简单的演示了自适应免疫算法的基本思路，你需要根据你的具体问题进行修改和优化。