请写出能用MATLAB软件运行的免疫算法
时间: 2024-01-22 15:20:25 浏览: 37
以下是一个简单的基于MATLAB软件的免疫算法实现:
```matlab
% 免疫算法示例代码
clc;
clear;
% 初始化参数
popSize = 20; % 种群大小
d = 5; % 变量维度
lb = -10; % 变量下界
ub = 10; % 变量上界
maxIter = 50; % 最大迭代次数
mutateProb = 0.1; % 变异概率
cloneRate = 0.2; % 克隆率
hypermutateProb = 0.05; % 超变异概率
% 初始化种群
pop = repmat(struct('x',zeros(1,d),'y',0,'affinity',0),popSize,1);
for i = 1:popSize
pop(i).x = lb + (ub-lb)*rand(1,d);
pop(i).y = objfun(pop(i).x);
end
% 迭代优化
for iter = 1:maxIter
% 计算亲和力
for i = 1:popSize
pop(i).affinity = 1/pop(i).y;
end
% 克隆
numClones = round(cloneRate*popSize);
numClones = max(numClones,1);
clones = repmat(struct('x',zeros(1,d),'y',0,'affinity',0),numClones*d,1);
k = 1;
for i = 1:popSize
numCopies = round(cloneRate*pop(i).affinity/popSize*numClones);
numCopies = max(numCopies,1);
for j = 1:numCopies
clones(k).x = pop(i).x;
clones(k).y = pop(i).y;
clones(k).affinity = pop(i).affinity;
k = k+1;
end
end
clones = clones(1:k-1);
% 变异
for i = 1:length(clones)
if rand < mutateProb
clones(i).x = clones(i).x + randn(1,d)*0.1*(ub-lb);
clones(i).x = max(clones(i).x,lb);
clones(i).x = min(clones(i).x,ub);
end
end
% 超变异
for i = 1:length(clones)
if rand < hypermutateProb
clones(i).x = lb + (ub-lb)*rand(1,d);
clones(i).y = objfun(clones(i).x);
clones(i).affinity = 1/clones(i).y;
end
end
% 选择
pop = [pop;clones];
[~,idx] = sort([pop.affinity],'descend');
pop = pop(idx(1:popSize));
% 输出结果
fprintf('Iteration %d: Best objective value = %f\n',iter,pop(1).y);
end
% 目标函数
function y = objfun(x)
y = sum(x.^2);
end
```
这个示例代码实现了一个基本的免疫算法,用于求解一个简单的目标函数。在实际应用中,需要根据具体问题进行参数调整和算法改进。