人工免疫算法python

在Python中，可以使用多种库和模块来实现人工免疫算法，例如numpy、scipy、sklearn等等。以下是一个基于numpy库实现的基本的免疫克隆算法的示例代码：

import numpy as np

# 定义目标函数
def objective_function(x):
    return np.sum(x**2)

# 初始化免疫克隆算法的参数
pop_size = 20  # 种群大小
clone_rate = 0.5  # 克隆率
mutate_rate = 0.1  # 变异率
max_iter = 100  # 最大迭代次数
gene_length = 10  # 基因长度

# 初始化种群
pop = np.random.rand(pop_size, gene_length)

# 开始迭代
for i in range(max_iter):
    # 计算适应度
    fitness = np.zeros(pop_size)
    for j in range(pop_size):
        fitness[j] = objective_function(pop[j])
        
    # 克隆
    clone_size = int(clone_rate * pop_size)
    clone_fitness = np.sort(fitness)[-clone_size:]
    clones = np.zeros((clone_size, gene_length))
    for j in range(clone_size):
        clones[j] = pop[np.argmax(fitness)]
        
    # 变异
    for j in range(clone_size):
        for k in range(gene_length):
            if np.random.rand() < mutate_rate:
                clones[j][k] = np.random.rand()
                
    # 更新种群
    pop = np.vstack((pop, clones))
    fitness = np.zeros(pop_size)
    for j in range(pop_size):
        fitness[j] = objective_function(pop[j])
    indices = np.argsort(fitness)[-pop_size:]
    pop = pop[indices]
    
# 输出结果
print("最优解：", pop[0])
print("最优值：", objective_function(pop[0]))

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体问题进行参数的调整和算法的改进。