编写数学建模炼油厂选址的免疫算法matlab代码

数学建模炼油厂选址的免疫算法matlab代码如下：

% 炼油厂选址的免疫算法
% 问题描述：在一个区域内建立一座炼油厂，以满足该区域的石油需求。
%           假设该区域被网格化为N个小区域，每个小区域有一个经济指数和距离炼油厂的距离，
%           希望在这N个小区域中选出一个最佳位置建立炼油厂，使得经济指数最大化，
%           同时距离炼油厂的距离最小化。
% 输入参数：
%   N：小区域个数
%   x：每个小区域的横坐标
%   y：每个小区域的纵坐标
%   e：每个小区域的经济指数
%   d：每个小区域距离炼油厂的距离
%   max_iter：最大迭代次数
%   pop_size：种群大小
%   p_mute：变异概率
% 输出参数：
%   best_x：最佳位置的横坐标
%   best_y：最佳位置的纵坐标
%   best_e：最佳位置的经济指数
%   best_d：最佳位置距离炼油厂的距离
%   best_fit：最佳适应度

function [best_x, best_y, best_e, best_d, best_fit] = refinery_location(N, x, y, e, d, max_iter, pop_size, p_mute)
    % 初始化种群
    pop = zeros(pop_size, 2);
    for i = 1:pop_size
        pop(i,1) = x(1) + (x(N) - x(1)) * rand();
        pop(i,2) = y(1) + (y(N) - y(1)) * rand();
    end

    % 迭代
    for iter = 1:max_iter
        % 计算适应度
        fit = zeros(pop_size, 1);
        for i = 1:pop_size
            fit(i) = e * exp(-d.^2 ./ ((pop(i,1)-x).^2+(pop(i,2)-y).^2));
        end

        % 选择
        [~, idx] = sort(fit, 'descend');
        pop = pop(idx(1:pop_size), :);

        % 变异
        for i = 1:pop_size
            if rand() < p_mute
                pop(i,1) = x(1) + (x(N) - x(1)) * rand();
                pop(i,2) = y(1) + (y(N) - y(1)) * rand();
            end
        end
    end

    % 计算最佳位置和适应度
    best_fit = 0;
    for i = 1:pop_size
        f = e * exp(-d.^2 ./ ((pop(i,1)-x).^2+(pop(i,2)-y).^2));
        [val, idx] = max(f);
        if val > best_fit
            best_fit = val;
            best_x = x(idx);
            best_y = y(idx);
            best_e = e(idx);
            best_d = d(idx);
        end
    end
end