免疫遗传算法函数优化MATLAB

免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm，IGA）是一种基于免疫系统和遗传算法的优化算法。与传统的遗传算法相比，IGA引入了免疫系统的概念，通过模拟免疫系统的机制来改进算法的性能，提高搜索效率和全局收敛性。

下面是MATLAB中使用IGA进行函数优化的步骤：

1. 定义目标函数

首先需要定义需要优化的目标函数，例如：

function y = myfun(x)
y = sin(3*pi*x(1))^2 + sum((x(1:end-1)-1).^2.*(1+sin(3*pi*x(2:end)).^2));
end

其中x为自变量，y为目标函数的取值。

2. 设置优化参数

需要设置优化算法的参数，包括种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等。例如：

options = optimoptions('iga','PopulationSize',50,'MaxGenerations',100,'CrossoverFraction',0.8,'MutationRate',0.1);

其中PopulationSize表示种群大小，MaxGenerations表示最大迭代次数，CrossoverFraction表示交叉率，MutationRate表示变异率。

3. 运行IGA算法

使用MATLAB中的iga函数运行IGA算法，例如：

[x,fval] = iga(@myfun,2,[],[],[],[],[],[],[],options);

其中@myfun表示目标函数，2表示自变量的维度，[]表示不等式约束，[]表示等式约束，[]表示下界，[]表示上界，options表示优化参数。

4. 分析结果

最终结果为优化后的自变量x和目标函数的取值fval，可以通过绘图等方式进行分析。

以上就是使用MATLAB进行免疫遗传算法函数优化的流程。