遗传算法实现免疫遗传算法功能

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和进化过程的优化搜索算法，通常用于解决复杂问题的全局优化。而免疫遗传算法（Immunological Genetic Algorithm, IGA）是将免疫系统理论融入到遗传算法中的一种创新方法，它模仿了免疫系统的特征，如免疫识别、适应性和自学习能力。

在IGA中，以下几个核心概念被应用：

1. **个体（Chromosomes）**：类似于传统GA中的编码方案，代表了解决问题的可能解决方案。这些个体由“抗体”（问题变量的可能取值）组成，通过编码方式表示。

2. **适应度函数（Fitness Function）**：与传统GA一样，评估每个个体的适应度，即其在特定问题上的解的质量。

3. **免疫识别机制**：通过匹配函数（如T细胞受体-抗原匹配）筛选出适应当前环境的“抗体”。

4. **进化操作**：包括选择、交叉（重组）、变异等，这些操作与GA类似，但结合了免疫系统中的进化策略，如免疫记忆和免疫排斥。

5. **免疫学习**：随着时间的推移，算法会学习并适应问题的模式，类似于免疫系统对新病原体的反应。