免疫算法和熵值法结合起来matlab程序

免疫算法（IA）是一种模拟人类免疫系统的计算方法，用于解决优化问题。它根据免疫系统的特点，通过计算机模拟产生特异性抗体以及免疫记忆的机制，来搜索最优解。而熵值法是一种多属性决策分析方法，用于评价各个因素的重要性。

将免疫算法和熵值法结合起来的目的是为了在解决优化问题时，能够充分考虑多个因素的权重，以及利用抗体的特异性搜索最优解。下面是使用MATLAB编程语言实现该结合的程序示例：

1. 首先，编写免疫算法的相关部分，包括创建抗体种群、免疫算子的设计和抗体克隆等。
2. 接着，使用熵值法计算各个因素的权重。根据问题的具体情况，构建决策矩阵，计算各个因素的熵值和熵权。
3. 在免疫算法中将熵权引入，设定适应度函数。适应度函数可以根据问题的具体要求进行设计，同时考虑免疫算法和熵值法的结果。
4. 运行免疫算法，对抗体进行进化和优化，直到达到停止条件。
5. 最后，根据免疫算法的结果，输出最优解。

通过结合免疫算法和熵值法，我们可以利用免疫算法的优点进行全局搜索，并使用熵值法的结果进行多因素权衡，得到更加准确和全面的最优解。这种方法在解决多属性决策问题时具有较强的适用性。