编写免疫算法炼油厂选址matlab代码

免疫算法是一种优化算法，可用于解决选址问题。以下是一个简单的MATLAB代码，用于炼油厂选址问题。

% 定义问题
% 假设有5个可能的位置，每个位置都有一定的成本和收益
% 目标是选择一个位置，最大化总收益减去总成本

cost = [10, 20, 30, 40, 50]; % 成本
profit = [20, 25, 30, 35, 40]; % 收益

% 定义免疫算法参数
nPop = 20; % 种群大小
maxIter = 100; % 最大迭代次数
nImmune = 5; % 免疫子集大小
mu = 0.1; % 变异率

% 初始化种群
pop = zeros(nPop, 5);
for i = 1:nPop
    pop(i, :) = randperm(5);
end

% 开始迭代
for iter = 1:maxIter
    % 计算适应度
    fitness = zeros(nPop, 1);
    for i = 1:nPop
        location = pop(i, :);
        total_cost = sum(cost(location));
        total_profit = sum(profit(location));
        fitness(i) = total_profit - total_cost;
    end
    
    % 选择免疫子集
    [~, idx] = sort(fitness, 'descend');
    immune_pop = pop(idx(1:nImmune), :);
    
    % 免疫子集中的个体进行变异
    for i = 1:nImmune
        idx = randperm(5, 2);
        immune_pop(i, idx) = immune_pop(i, fliplr(idx));
    end
    
    % 合并免疫子集和原始种群
    pop = [pop; immune_pop];
    
    % 保持种群大小为nPop
    [~, idx] = sort(fitness, 'descend');
    pop = pop(idx(1:nPop), :);
    
    % 变异
    for i = 1:nPop
        if rand() < mu
            idx = randperm(5, 2);
            pop(i, idx) = pop(i, fliplr(idx));
        end
    end
end

% 找到最优解
[~, idx] = max(fitness);
location = pop(idx, :);

% 输出结果
total_cost = sum(cost(location));
total_profit = sum(profit(location));
fprintf('最大总收益减去总成本为: %f\n', total_profit - total_cost);
fprintf('最优位置为: ');
disp(location);

该代码演示了如何使用免疫算法来解决炼油厂选址问题。首先定义了问题参数，然后初始化种群。在每次迭代中，计算适应度，选择免疫子集并进行变异。最后找到最优解并输出结果。