免疫遗传优化算法解决物流中心选址流程原理：

免疫遗传优化算法是一种基于生物免疫系统和遗传算法的优化算法，可以用于解决物流中心选址问题。其基本原理是通过模拟人体免疫系统的识别、选择、适应和优化等过程，实现对问题的搜索和优化。

具体地，免疫遗传优化算法的流程如下：

1. 初始化：随机生成一组初始种群，每个个体表示一个可能的物流中心位置。

2. 免疫选择：通过计算每个个体的适应度值，选择一定比例的个体作为下一代种群的父代。

3. 克隆：对父代个体进行克隆，生成一定数量的克隆个体。

4. 变异：对克隆个体进行一定概率的变异操作，增加个体的多样性。

5. 竞争选择：通过计算每个个体的适应度值，选择一定数量的个体作为下一代种群的子代。

6. 迭代：重复进行2-5步，直到达到预设的终止条件。

在物流中心选址问题中，适应度函数可以用来评估每个个体的优劣程度，例如，可以以最小化总运输成本为目标，计算每个个体的总运输成本，并将其作为适应度值。同时，还可以设置一些约束条件，如限制物流中心的数量、距离等，以保证解的可行性。

通过免疫遗传优化算法的搜索和优化过程，可以找到一组较优的物流中心位置，从而实现物流中心选址的优化。