自适应免疫算法求解配送中心选址问题matlab代码

以下是使用自适应免疫算法求解配送中心选址问题的MATLAB代码示例：

%% 配送中心选址问题

% 假设有n个客户和m个潜在的配送中心，每个客户需要服务一次，每个配送中心的服务半径为R。
% 选址问题即为确定m个配送中心的位置，使得所有客户都能够被服务到，并且最小化配送中心的数量。

%% 初始化参数

n = 100;    % 客户数量
m = 10;     % 配送中心数量
R = 10;     % 配送中心服务半径

% 生成随机的客户坐标
x = rand(1, n) * 100;
y = rand(1, n) * 100;

% 初始化自适应免疫算法参数
maxIter = 100;          % 最大迭代次数
popSize = 50;           % 种群大小
mutProb = 0.1;          % 变异概率
eps = 1e-6;             % 误差容限

% 初始化自适应免疫算法策略参数
pSel0 = 0.5;            % 初始选择概率
pSelMin = 0.1;          % 最小选择概率
pSelMax = 0.9;          % 最大选择概率
pClone0 = 0.1;          % 初始克隆比例
pCloneMin = 0.05;       % 最小克隆比例
pCloneMax = 0.2;        % 最大克隆比例
beta0 = 2;              % 初始克隆扩增因子
betaMin = 1;            % 最小克隆扩增因子
betaMax = 5;            % 最大克隆扩增因子
C0 = 2;                 % 初始克隆抑制因子
CMin = 1;               % 最小克隆抑制因子
CMax = 3;               % 最大克隆抑制因子

%% 定义适应度函数

% 适应度函数为配送中心数量，目标为最小化配送中心数量
function f = fitness(x, y, idx, m, R)
    f = 0;
    for i = 1:m
        cnt = 0;
        for j = 1:length(idx)
            if norm([x(idx(j)), y(idx(j))] - [x(i), y(i)]) <= R
                cnt = cnt + 1;
            end
        end
        if cnt > 0
            f = f + 1;
        end
    end
end

%% 自适应免疫算法求解

% 初始化种群
pop = zeros(popSize, m);
for i = 1:popSize
    pop(i, :) = randperm(n, m);
end

% 初始化策略参数
pSel = pSel0;
pClone = pClone0;
beta = beta0;
C = C0;

% 迭代优化
iter = 1;
while iter <= maxIter
    % 计算适应度
    fitnessVals = zeros(1, popSize);
    for i = 1:popSize
        fitnessVals(i) = fitness(x, y, pop(i, :), m, R);
    end
    
    % 找到最优解
    [bestFit, bestIdx] = min(fitnessVals);
    bestSol = pop(bestIdx, :);
    
    % 打印当前迭代结果
    fprintf('Iteration %d: best fit = %d\n', iter, bestFit);
    
    % 判断是否达到终止条件
    if bestFit == m
        break;
    end
    
    % 更新策略参数
    pSel = max(min(1 - mean(fitnessVals) / max(fitnessVals), pSelMax), pSelMin);
    pClone = max(min(pClone + mean(fitnessVals) / max(fitnessVals), pCloneMax), pCloneMin);
    beta = max(min(beta + mean(fitnessVals) / max(fitnessVals), betaMax), betaMin);
    C = max(min(C + mean(fitnessVals) / max(fitnessVals), CMax), CMin);
    
    % 自适应免疫算法操作
    newPop = pop;
    for i = 1:popSize
        % 父代选择
        if rand() <= pSel
            selIdx = randperm(popSize, 2);
            if fitnessVals(selIdx(1)) > fitnessVals(selIdx(2))
                newPop(i, :) = pop(selIdx(1), :);
            else
                newPop(i, :) = pop(selIdx(2), :);
            end
        else
            % 克隆操作
            cloneNum = round(pClone * popSize);
            clonePop = repmat(pop(i, :), cloneNum, 1);
            for j = 1:cloneNum
                for k = 1:m
                    if rand() <= mutProb
                        % 变异操作
                        clonePop(j, k) = randi(n);
                    end
                end
            end
            
            % 克隆抑制
            [~, sortedIdx] = sort(fitness(x, y, clonePop, m, R), 'descend');
            clonePop = clonePop(sortedIdx(1:min(beta*size(clonePop, 1), size(clonePop, 1))), :);
            clonePop = unique(clonePop, 'rows');
            clonePop = clonePop(1:min(C*size(newPop, 1), size(clonePop, 1)), :);
            
            % 更新种群
            newPop(i, :) = clonePop(randi(size(clonePop, 1)), :);
        end
    end
    
    % 更新种群
    pop = newPop;
    
    % 增加迭代次数
    iter = iter + 1;
end

% 输出最优解
fprintf('Best solution found: %s\n', mat2str(bestSol));

以上代码使用自适应免疫算法求解配送中心选址问题，其中适应度函数为最小化配送中心数量，策略参数包括选择概率、克隆比例、克隆扩增因子和克隆抑制因子等。您可以根据具体问题调整参数和适应度函数。