人工免疫算法 MATLAB代码
30个智能算法matlab代码
30个智能算法matlab代码以下是30个使用MATLAB编写的智能算法的示例代码： 1. 线性回归算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 4, 6, 8, 10];coefficients = polyfit(x, y, 1);predicted_y = polyval(coefficients, x);2. 逻辑回归算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitglm(x, y, 'Distribution', 'binomial'); predicted_y = predict(model, x);3. 支持向量机算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3];y = [1, 1, -1, -1, -1];model = fitcsvm(x', y');predicted_y = predict(model, x');4. 决策树算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitctree(x', y');predicted_y = predict(model, x');5. 随机森林算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = TreeBagger(50, x', y');predicted_y = predict(model, x');6. K均值聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; y = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; data = [x', y'];idx = kmeans(data, 2);7. DBSCAN聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; y = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; data = [x', y'];epsilon = 2;minPts = 2;[idx, corePoints] = dbscan(data, epsilon, minPts);8. 神经网络算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [0, 0, 1, 1, 1];net = feedforwardnet(10);net = train(net, x', y');predicted_y = net(x');9. 遗传算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = gaoptimset('PlotFcns', @gaplotbestf);[x, fval] = ga(fitnessFunction, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);10. 粒子群优化算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = optimoptions('particleswarm', 'PlotFcn',@pswplotbestf);[x, fval] = particleswarm(fitnessFunction, nvars, lb, ub, options);11. 蚁群算法：matlab.distanceMatrix = [0, 2, 3; 2, 0, 4; 3, 4, 0];pheromoneMatrix = ones(3, 3);alpha = 1;beta = 1;iterations = 10;bestPath = antColonyOptimization(distanceMatrix, pheromoneMatrix, alpha, beta, iterations);12. 粒子群-蚁群混合算法：matlab.distanceMatrix = [0, 2, 3; 2, 0, 4; 3, 4, 0];pheromoneMatrix = ones(3, 3);alpha = 1;beta = 1;iterations = 10;bestPath = particleAntHybrid(distanceMatrix, pheromoneMatrix, alpha, beta, iterations);13. 遗传算法-粒子群混合算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;gaOptions = gaoptimset('PlotFcns', @gaplotbestf);psOptions = optimoptions('particleswarm', 'PlotFcn',@pswplotbestf);[x, fval] = gaParticleHybrid(fitnessFunction, nvars, lb, ub, gaOptions, psOptions);14. K近邻算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitcknn(x', y');predicted_y = predict(model, x');15. 朴素贝叶斯算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitcnb(x', y');predicted_y = predict(model, x');16. AdaBoost算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3];y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitensemble(x', y', 'AdaBoostM1', 100, 'Tree'); predicted_y = predict(model, x');17. 高斯混合模型算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5]';y = [0, 0, 1, 1, 1]';data = [x, y];model = fitgmdist(data, 2);idx = cluster(model, data);18. 主成分分析算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; coefficients = pca(x');transformed_x = x' coefficients;19. 独立成分分析算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; coefficients = fastica(x');transformed_x = x' coefficients;20. 模糊C均值聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; options = [2, 100, 1e-5, 0];[centers, U] = fcm(x', 2, options);21. 遗传规划算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4; nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = optimoptions('ga', 'PlotFcn', @gaplotbestf);[x, fval] = ga(fitnessFunction, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);22. 线性规划算法：matlab.f = [-5; -4];A = [1, 2; 3, 1];b = [8; 6];lb = [0; 0];ub = [];[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb, ub);23. 整数规划算法：matlab.f = [-5; -4];A = [1, 2; 3, 1];b = [8; 6];intcon = [1, 2];[x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b);24. 图像分割算法：matlab.image = imread('image.jpg');grayImage = rgb2gray(image);binaryImage = imbinarize(grayImage);segmented = medfilt2(binaryImage);25. 文本分类算法：matlab.documents = ["This is a document.", "Another document.", "Yet another document."];labels = categorical(["Class 1", "Class 2", "Class 1"]);model = trainTextClassifier(documents, labels);newDocuments = ["A new document.", "Another new document."];predictedLabels = classifyText(model, newDocuments);26. 图像识别算法：matlab.image = imread('image.jpg');features = extractFeatures(image);model = trainImageClassifier(features, labels);newImage = imread('new_image.jpg');newFeatures = extractFeatures(newImage);predictedLabel = classifyImage(model, newFeatures);27. 时间序列预测算法：matlab.data = [1, 2, 3, 4, 5];model = arima(2, 1, 1);model = estimate(model, data);forecastedData = forecast(model, 5);28. 关联规则挖掘算法：matlab.data = readtable('data.csv');rules = associationRules(data, 'Support', 0.1);29. 增强学习算法：matlab.environment = rlPredefinedEnv('Pendulum');agent = rlDDPGAgent(environment);train(agent);30. 马尔可夫决策过程算法：matlab.states = [1, 2, 3];actions = [1, 2];transitionMatrix = [0.8, 0.1, 0.1; 0.2, 0.6, 0.2; 0.3, 0.3, 0.4];rewardMatrix = [1, 0, -1; -1, 1, 0; 0, -1, 1];policy = mdpPolicyIteration(transitionMatrix, rewardMatrix);以上是30个使用MATLAB编写的智能算法的示例代码，每个算法都可以根据具体的问题和数据进行相应的调整和优化。
免疫算法matlab程序解析
免疫算法matlab程序这是免疫算法。
这个算法几乎与遗传算法一样，只是多用了一个免疫函数免疫算法是遗传算法的变体，它不用杂交，而是采用注入疫苗的方法。
疫苗是优秀染色体中的一段基因，把疫苗接种到其它染色体中。
注意:标准遗传算法的一个重要概念是，染色体是可能解的2进制顺序号，由这个序号在可能解的集合(解空间中找到可能解。
这是免疫算法的主程序，它需要调用的函数如下。
接种疫苗函数：%fun cti onino culateChromosome=im mun ity(chromosomeGroup,bacteri nChromosome,paramet er%parameter:1随机制取染色体接种。
2,每个染色体都接种。
3,每个染色体都接种，但接种的位置是随机的%这个函数实现对染色体的疫苗接种%由染色体(可能解的2进制顺序号找到可能解：%x=chromosome_x(fatherChromosomeGroup, on eDime nsion Set,soluti on Sum;把解代入非线性方程组计算误差函数：fun ctio nError= non Li nearSumError1(x;判定程是否得解函数:[solution,isTrue]=isSolution(x,funtionError,solutionSumError; % 选择最优染色体函数：%[bestChromosome,leastF un cti on Error]=best_worstChromosome(fatherChromoso m eGroup,fu nctio nError;%误差比较函数：从两个染色体中，选出误差较小的染色体%[holdBestChromosome,holdLeastF un ctio nError]...% =compareBestChromosome(holdBestChromosome,holdLeastF un ctio nError,... %bestChromosome,leastFuntion Error%为染色体定义概率函数，好的染色体概率高，坏染色体概率低%p=chromosomeProbability(fu nctio nError;%按概率选择染色体函数：%slecteChromosomeGroup=selecteChromome(fatherChromosomeGroup,p;%父代染色体杂交产生子代染色体函数%son ChrmosomeGroup=crossChromosome(slecteChromosomeGroup,2;%防止染色体超出解空间的函数%chromosomeGroup=checkSeque nce(chromosomeGroup,soluti on Sum%变异函数%fatherChromosomeGroup=varia nceCh(s on ChromosomeGroup,0.8,solutio nN;通过实验有如下结果：%1。
应用CUDA加速免疫算法——Jacket与Matlab实现
／■■■聚 ｆ 斓 蝴 ）
■＿ ■、 嘲 瞬
＼～——／
＼０— — ／
图 １ ＮＶｌ Ａ Ｄｌ ＣＵＤＡ 系 统 框 架
④ 计算③ 中所抽取 的子集每个 个体 与抗 原之间的相似程度 ， 算 硬 件 引擎 意 外 ， 包 含 了 一 个 Ｃ Ａ 集 成 开 发 环 境 ， 许 程 序 员 即 还 ＵＤ 允 抗 原 亲 和 度 。根 据 抗 原 模 式 的 数 目返 回③ 循 环 。 使 用 Ｃ语 言 进 行 基 于 ＧＰ 的 通 用 运 算 目的 程 序开 发 ， 化 Ｇ Ｕ编 Ｕ 简 Ｐ ⑤ 根据预 先设定 的亲和度阀值和④计算所得结果选取最佳亲和 程 难 度 ， 高 开 发 效 率 。 提 度 子集 。 ３ 使 用 Ｊ Ｃ Ｅ 加 速 免疫 算 法 在 ＭＡ Ｌ Ｂ 中 的运 行 Ａ Ｋ Ｔ ＴＡ ⑥调整⑤ 所得到的子集 ，主要依据为④ 的结果或者子集之间的
应用 ＣＵ Ａ加速免疫算法——Ｊ ｃ ｅ 与 Ｍａｌ Ｄ ａ ｋｔ ｔ ｂ实现 ａ
覃 涛 （ 贵州大学电气 工程学 院’
摘 要 ： 为 继 遗 传 算 法 后 新兴 的一 种 人 工 智 能 算 法— — 免疫 算 法 最 近 几 的 一种 并 行 计 算 通 用 设备 架构 。 与 以往 数据 必须 打 包 成 矢量 才能 处 作
关键 词 ： 疫 算 法 Ｃ Ａ ＧＵＰ ＭＡＴ ＡＢ ｉ ｋ ｔ 的形 式 将 数据 宽度 隐藏 起 来 。 支 持数 以千 计 的 线程 同时
运行 ， 时 ， 这 内存 延 迟 对性 能 的影 响 就 不 再那 么 明显 了 。ＣＵ Ａ极 大 Ｄ
境 下 的 问题 ， 就 是 人 工 免疫 系统 。 这
基于人工免疫克隆选择算法的调度优化MATLAB源码
基于人工免疫克隆选择算法的调度优化MATLAB源码人工免疫克隆选择算法是一种比较新型的智能算法，其基本算法结构与遗传算法是类似的，以下源码是为网络节点分组调度问题而设计的算法。
function[BestX,BestY,AllABfarm,LC1,LC2]=AIA2(M,N,Ns,Ncm,Nr,Pd,alpha,beta,K,Cx,Cy,r,Sx,S y)%% 网络节点分组调度的人工免疫优化算法通用Matlab程序%% 输入参数列表% M------------人工免疫优化算法迭代次数% N------------抗体群的规模% Ns-----------免疫选择算子中选中的抗体个数% Ncm----------克隆变异算子中产生的新抗体的个数% Nr-----------抑制操作中保留下来的抗体个数% Pd-----------变异程度控制参数，取值0～1，越大变异越厉害% alpha--------亲和度加权系数，用于激励度的计算% beta---------浓度加权系数，用于激励度的计算% K------------调度分组的个数% Cx-----------节点的横坐标，1×n的向量% Cy-----------节点的纵坐标，1×n的向量% r------------节点的感知半径，1×n的向量% Sx-----------质点的横坐标，1×m的向量% Sy-----------质点的纵坐标，1×m的向量%% 输出参数列表% BestX--------最优调度方案% BestY--------最优调度对应的平均覆盖率% AllABfarm----历史上所有抗体群的集合，M×1的细胞结构% LC1----------最优抗体亲和度的收敛曲线，M×1% LC2----------抗体群平均亲和度的收敛曲线，M×1%% -----------------------初始化----------------------------------n=length(Cx);LC1=zeros(M,1);LC2=zeros(M,1);AllABfarm=cell(M,1);%控制参数初始化mm=1;%迭代计数器%调用子函数，抗体群初始化ABfarm=AntiBodyInitial(N,n,K);%% -----------------------迭代过程--------------------------------- while mm<=M%设置停止条件%调用子函数，计算抗体群亲和度aff=Affinity(ABfarm,K,Cx,Cy,r,Sx,Sy);%记录收敛曲线maxaff=max(aff);meanaff=mean(aff);LC1(mm)=maxaff;LC2(mm)=meanaff;pos=find(aff==maxaff);BestPos=pos(1);BestX=ABfarm(BestPos,:);BestY=maxaff;AllABfarm{mm}=ABfarm;%调用子函数，计算抗体浓度den=Density(ABfarm);%调用子函数，计算抗体激励度sim=SumUp(aff,den,alpha,beta);%调用子函数，免疫选择算子ABfarmS=Select(ABfarm,sim,Ns);%精英抗体保护ABfarmS(1,:)=BestX;%调用子函数，克隆变异算子ABfarmCM=CloneMutation(ABfarmS,Ncm,Pd,K);%调用子函数，抑制刷新算子ABfarm=RepresRenewal(ABfarmS,ABfarmCM,Nr,N,K,Cx,Cy,r,Sx,Sy);disp(mm);mm=mm+1;end。
免疫算法基本流程 -回复
免疫算法基本流程 -回复免疫算法（Immune Algorithm，IA）是仿生学领域的一种元启发式算法，它模仿人类免疫系统的功能，用于解决复杂问题的优化问题。
其基本流程包括问题建模、个体编码、种群初始化、克隆操作、变异操作、选择操作等，接下来本文将从这些方面进一步展开详细描述。
一、问题建模在使用免疫算法解决优化问题之前，需要将问题进行合理的建模。
建模过程主要涉及问题的因素、目标和约束条件等问题，例如在TSP（Traveling Salesman Problem）中，需要定义地图中所有城市之间的距离以及行走路线的长度等因素。
建模完成后，将其转化为适合于免疫算法处理的数学表示形式，这有助于优化算法的精度和效率。
二、个体编码从问题建模后，需要将问题的变量转化为适合免疫算法处理的个体编码，即将问题的解转化成一些序列或数值，这样才能进行算法的操作。
对于不同的问题，需要设计合适的编码方式，例如对于TSP问题，可以将城市序列编码成01字符串等。
三、种群初始化在免疫算法中，需要构建一个种群，种群中的每个个体代表了问题的一个解。
种群初始化是在搜索空间中随机生成一组解，并且保证这些解满足约束条件。
种群大小需要根据问题规模和计算能力来合理安排，一般情况下，种群大小越大，搜索空间越大，但是计算成本也越高。
四、克隆操作在免疫算法中，克隆操作是其中一个重要的基因变异操作。
该操作的目的是产生大量近似于当前最优的个体，增加搜索空间的多样性。
克隆操作的流程如下：1.计算适应度函数值，根据适应度函数值进行排序。
2.选择适应度函数值最优的一部分个体进行克隆操作。
3.对克隆个体进行加密操作，增加其多样性。
5、变异操作变异操作是免疫算法中的一个基本操作，其目的是使部分克隆个体产生和原个体不同的搜索方向，增加搜索空间的变异性。
在变异操作中，采用随机、局部搜索或任意搜索等方法来对某些个体进行改变其参数或某些属性，以期望产生一些新的解。
变异操作的流程如下：1.从克隆群体中随机选择一定数量的个体进行变异操作。
免疫算法实例
智能控制课程综合报告学院自动化学院专业控制科学与工程学号学生姓名指导教师2016年6月7日基于免疫优化算法的物流中心选址1、建立模型在物流配送中心选址模型中做如下假设1）.配送中心的规模容量总可以满足需求点需求，并由其配送辐射范围内的需求量确定。
2）.一个需求点仅由一个配送中心供应。
3）.不考虑工厂到配送中心的运输费用。
然后要从n 个需求点中找出配送中心，并向需求点配送物品。
目标函数是各配送中心到需求点的需求量和距离的乘积之和最小。
目标函数如下：2、问题的求解2.1算法的实现步骤：1）.产生初始种群。
2）.对上述群体中各个抗体进行评价。
3）.形成父代群体。
4）.判断是否满足条件，是则结束，反之，则继续下一步操作。
5）.新种群的产生。
6）.转去执行步骤2。
2.2流程图如图1-1：∑∑=ij ij i Z d w F图1-1 算法流程图2.3初始群体的产生如果记忆库非空，则初始抗体群从记忆库中生成。
否则，在可行解空间随机产生初始抗体群。
此处 采用简单的编码方式。
每个选址方案可形成一个长度为P 的抗体（P 表示配送中心的数量），每个抗体代表被选为配送中心的需求点的序列。
如：考虑包含31个需求点的问题，从中选取6个作为配送中心。
抗体[2,7,15,21,29,11]代表一个可行解。
2.4、解的多样性评价1）.抗体与抗原之间的亲和力表示新的目标函数，分母的第二项表示对违反距离约束的解给予惩罚C 取比较大的正数。
2）.抗体与抗体之间的亲和力其反映抗体之间的相似程度，此处借鉴Forrest 等人提出的R 位连续方法计算抗体之间的亲和力，两个个体有至少R 位编码相同则两种抗体近似相同。
∑∑∑∑--==)0.1min(1F 1v v ij ij ij i Z C Z d w A ∑∑=ijij i Z d w F v F Lk sv s v ,,S =其中k 表示抗体v 和抗体s 之间相同的位数，L 为抗体的总长。
免疫算法的克隆选择过程
免疫算法的克隆选择过程% 二维人工免疫优化算法% m--抗体规模% n--每个抗体二进制字符串长度% mn--从抗体集合里选择n个具有较高亲和度的最佳个体进行克隆操作% A--抗体集合(m×n),抗体的个数为m,每个抗体用n个二进制编码(代表参数) % T--临时存放克隆群体的集合,克隆规模是抗原亲和度度量的单调递增函数% FM--每代最大适应度值集合% FMN--每代平均适应度值集合% AAS--每个克隆的最终下标位置% BBS--每代最优克隆的下标位置% Fit--每代适应度值集合% tnum--迭代代数% xymin--自变量下限% xymax--自变量上限% pMutate--高频变异概率% cfactor--克隆(复制)因子% Affinity--亲和度值大小顺序%%clear allclctic;m=65;n=22;mn=60;xmin=0;xmax=8;tnum=100;pMutate=0.2;cfactor=0.1;A=InitializeFun(m,n); %生成抗体集合A,抗体数目为m,每个抗体基因长度为n F='X+10*sin(X.*5)+9*cos(X.*4)'; %目标函数FM=[]; %存放各代最优值的集合FMN=[]; %存放各代平均值的集合t=0;%%while t<tnumt=t+1;X=DecodeFun(A(:,1:22),xmin,xmax); %将二进制数转换成十进制数Fit=eval(F); %以X为自变量求函数值并存放到集合Fit中if t==1figure(1)fplot(F,[xmin,xmax]);grid onhold onplot(X,Fit,'k*')title('抗体的初始位置分布图')xlabel('自变量')ylabel('每代适应度值集合')endif t==tnumfigure(2)fplot(F,[xmin,xmax]);grid onhold onplot(X,Fit,'r*')title('抗体的最终位置分布图')xlabel('自变量')ylabel('每代适应度值集合')end%% 把零时存放抗体的集合清空T=[];%% 把第t代的函数值Fit按从小到大的顺序排列并存放到FS中[FS,Affinity]=sort(Fit,'ascend');%% 把第t代的函数值的坐标按从小到大的顺序排列并存放到XT中XT=X(Affinity(end-mn+1:end));%% 从FS集合中取后mn个第t代的函数值按原顺序排列并存放到FT中FT=FS(end-mn+1:end);%% 把第t代的最优函数值加到集合FM中FM=[FM FT(end)];%% 克隆(复制)操作,选择mn个候选抗体进行克隆,克隆数与亲和度成正比,AAS是每个候选抗体克隆后在T中的坐标[T,AAS]=ReproduceFun(mn,cfactor,m,Affinity,A,T);%% 把以前的抗体保存到临时克隆群体T里T=Hypermutation(T,n,pMutate,xmax,xmin);%% 从大到小重新排列要克隆的mn个原始抗体AF1=fliplr(Affinity(end-mn+1:end));%% 把以前的抗体保存到临时克隆群体T里%从临时抗体集合T中根据亲和度的值选择mn个T(AAS,:)=A(AF1,:);X=DecodeFun(T(:,1:22),xmin,xmax);Fit=eval(F);AAS=[0 AAS];FMN=[FMN mean(Fit)];for i=1:mn%克隆子群中的亲和度最大的抗体被选中[OUT(i),BBS(i)]=max(Fit(AAS(i)+1:AAS(i+1)));BBS(i)=BBS(i)+AAS(i);end%从大到小重新排列要克隆的mn个原始抗体AF2=fliplr(Affinity(end-mn+1:end));%选择克隆变异后mn个子群中的最好个体保存到A里,其余丢失A(AF2,:)=T(BBS,:);enddisp(sprintf('\n The optimal point is:'));disp(sprintf('\n x: %2.4f, f(x):%2.4f',XT(end),FM(end)));%%figure(3)grid onplot(FM)title('适应值变化趋势')xlabel('迭代数')ylabel('适应值')hold onplot(FMN,'r')hold offgrid on。
matlab智能算法30个案例分析
matlab智能算法30个案例分析Matlab智能算法30个案例分析。
Matlab作为一种强大的数学软件，拥有丰富的算法库和强大的编程能力，能够实现各种复杂的智能算法。
本文将针对Matlab智能算法进行30个案例分析，帮助读者深入了解Matlab在智能算法领域的应用和实践。
1. 遗传算法。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能够有效解决复杂的优化问题。
在Matlab中，可以利用遗传算法工具箱快速实现各种优化问题的求解，例如函数最小化、参数优化等。
2. 神经网络。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，能够实现复杂的非线性映射和模式识别。
Matlab提供了丰富的神经网络工具箱，可以用于神经网络的建模、训练和应用，例如分类、回归、聚类等任务。
3. 模糊逻辑。
模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊信息的逻辑推理方法，能够有效处理模糊规则和模糊数据。
Matlab中的模糊逻辑工具箱提供了丰富的模糊推理方法和工具，可以用于模糊控制、模糊识别等领域。
4. 粒子群算法。
粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，能够有效处理多维优化问题。
在Matlab中，可以利用粒子群算法工具箱快速实现各种优化问题的求解，例如函数最小化、参数优化等。
5. 蚁群算法。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，能够有效处理离散优化问题和组合优化问题。
Matlab中的蚁群算法工具箱提供了丰富的蚁群优化方法和工具，可以用于解决各种组合优化问题。
6. 遗传规划算法。
遗传规划算法是一种结合遗传算法和规划算法的优化方法，能够有效处理复杂的规划问题。
在Matlab中，可以利用遗传规划算法工具箱快速实现各种规划问题的求解，例如路径规划、资源分配等。
7. 人工免疫算法。
人工免疫算法是一种模拟免疫系统的优化算法，能够有效处理多峰优化问题和动态优化问题。
在Matlab中，可以利用人工免疫算法工具箱快速实现各种复杂的优化问题的求解。
8. 蜂群算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
for i=1:chromosomeSum%防止解的顺序号超出解的个数 if solutionSequence(i)>solutionN; solutionSequence(i)=solutionN; end end %染色体是解集合中的序号,它对应一个可能解 %把解的十进制序号转成二进制序号 fatherChromosomeGroup=dec2bin(solutionSequence,chromosomeLength); holdLeastFunctionError=Inf;%可能解的最小误差的初值 holdBestChromosome=0;%对应最小误差的染色体的初值 %%%%%%%%%%%%%%%%%%开始计算 compute=1; circle=0; while compute%开始迭代求解 %%%%%%%%%%%%%1:由可能解的序号寻找解本身(关键步骤) x=chromosome_x(fatherChromosomeGroup,oneDimensionSet,solutionSum); %%%%%%%%%%%%%2：把解代入非线性方程计算误差 functionError=nonLinearSumError1(x);%把解代入方程计算误差 [solution,minError,isTrue]=isSolution(x,functionError,solutionSumError); %isSolution 函数根据误差 functionError 判定方程是否已经解开，isTrue=1,方程得解。solution 是方程的解 if isTrue==1 '方程得解' solution minError return%结束程序 end %%%%%%%%%%%%%3：选择最好解对应的最优染色体 [bestChromosome,leastFunctionError]=best_worstChromosome(fatherChromosomeGroup,functi onError); %%%%%%%%%%%%%4：保留每次迭代产生的最好的染色体 %本次最好解与上次最好解进行比较，如果上次最好解优于本次最好解，保留上次最好解； %反之，保留本次最好解。保留的最好染色体放在 holdBestChromosome 中 [holdBestChromosome,holdLeastFunctionError]... =compareBestChromosome(holdBestChromosome,holdLeastFunctionError,... bestChromosome,leastFunctionError); circle=circle+1 %minError %solution holdLeastFunctionError if circle>circleN return end %%%%%%%%%%%%%%5:把保留的最好的染色体 holdBestChromosome 加入到染色体群中
在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入 的研究。六十年代 Bagley 和 Rosenberg 等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上， 借鉴其相关内容和知识， 特别是遗传学方面的理论与概念， 并将其成功应用于工程科学的某 些领域，收到了良好的效果。时至八十年代中期，美国 Michigan 大学的 Hollan 教授不仅对 以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广， 而且给出了简明清晰的算法描述， 并由此 形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。 由于遗传算法较以往传统的搜索算法 具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人 工智能等领域。另一方面，Farmer 和 Bersini 等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了 有关免疫的概念。遗传算法是一种具有生成+检测 (generate and test)的迭代过程的搜索算法。 从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。然 而， 在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下， 随机 地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免 地产生了退化的可能。在某些情况下，这种退化现象还相当明显。另外，每一个待求的实际 问题都会有自身一些基本的、 显而易见的特征信息或知识。 然而遗传算法的交叉和变异算子 却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。这无疑对算法的通用性是有益的，但却 忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用， 特别是在求解一些复杂问题时， 这种忽视 所带来的损失往往就比较明显了。 实践也表明， 仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算 法， 在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足， 还必须更加深层次地挖掘与利用人类 的智能资源。从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计 算的一个永恒的话题。所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借 助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来， 以建立新的进化理 论与算法，来提高算法的整体性能。基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法， 在保留原算法优良特性的前提下， 力图有选择、 有目的地利用待求问题中的一些特征信息或 知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。下 面将会给出算法的具体步骤， 证明其全局收敛性， 提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构 造方法，理论分析和对 TSP 问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并 较好地解决了遗传算法中的退化问题。 immune.m %这是免疫算法。这个算法几乎与遗传算法一样，只是多用了一个免疫函数 %免疫算法是遗传算法的变体，它不用杂交，而是采用注入疫苗的方法。 %疫苗是优秀染色体中的一段基因，把疫苗接种到其它染色体中 %注意：标准遗传算法的一个重要概念是，染色体是可能解的 2 进制顺序号，由这个序号在 可能解的集合(解空间)中找到可能解 %这是免疫算法的主程序，它需要调用的函数如下。 %接种疫苗函数： %function inoculateChromosome=immunity(chromosomeGroup,bacterinChromosome,parameter) %parameter:1,随机制取染色体接种。2，每个染色体都接种。3，每个染色体都接种，但接种 的位置是随机的 %这个函数实现对染色体的疫苗接种 %由染色体(可能解的 2 进制)顺序号找到可能解： %x=chromosome_x(fatherChromosomeGroup,oneDimensionSet,solutionSum); %把解代入非线性方程组计算误差函数：functionError=nonLinearSumError1(x); %判定程是否得解函数：[solution,isTrue]=isSolution(x,funtionError,sobestChromosome,leastFunctionError]=best_worstChromosome(fatherChromosomeGroup,fun ctionError); %误差比较函数：从两个染色体中，选出误差较小的染色体 %[holdBestChromosome,holdLeastFunctionError]... % =compareBestChromosome(holdBestChromosome,holdLeastFunctionError,... % bestChromosome,leastFuntionError) %为染色体定义概率函数，好的染色体概率高，坏染色体概率低 %p=chromosomeProbability(functionError); %按概率选择染色体函数： %slecteChromosomeGroup=selecteChromome(fatherChromosomeGroup,p); %父代染色体杂交产生子代染色体函数 %sonChrmosomeGroup=crossChromosome(slecteChromosomeGroup,2); %防止染色体超出解空间的函数 %chromosomeGroup=checkSequence(chromosomeGroup,solutionSum) %变异函数 �therChromosomeGroup=varianceCh(sonChromosomeGroup,0.8,solutionN); %通过实验有如下结果： %1。染色体应当多一些 %2。通过概率选择染色体，在迭代早期会有效选出优秀的染色体，使解的误差迅速降低， %但随着迭代的进行，概率选择也会导致某种染色体在基因池中迅速增加，使染色体趋同， %这就减少了物种的多样性，反而难以逼近解 %3。不用概率选择，仅采用染色体杂交，采用保留优秀染色体，也可以得到解 %4。单纯免疫效果不好，杂交+免疫效果比较好 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%程序开始运行 clear,clc;%清理内存，清屏 circleN=200;%迭代次数 format long %%%%%%%%%%%%%%%构造可能解的空间，确定染色体的个数、长度 solutionSum=4;leftBoundary=-10;rightBoundary=10; distance=1;chromosomeSum=500;solutionSumError=0.1; %solutionSum:非线性方程组的元数(待解变量的个数)；leftBoundary:可能解的左边界； %rightBoundary:可能解的右边界；distance:可能解的间隔，也是解的精度 %chromosomeSum:染色体的个数；solveSumError:解的误差 oneDimensionSet=leftBoundary:distance:rightBoundary; %oneDimensionSet:可能解在一个数轴(维)上的集合 oneDimensionSetN=size(oneDimensionSet,2);%返回 oneDimensionSet 中的元素个数 solutionN=oneDimensionSetN^solutionSum;%解空间(解集合)中可能解的总数 binSolutionN=dec2bin(solutionN);%把可能解的总数转换成二进制数 chromosomeLength=size(binSolutionN,2);%由解空间中可能解的总数(二进制数)计算染色体的 长度 %%%%%%%%%%%%%%%%程序初始化 %随机生成初始可能解的顺序号,+1 是为了防止出现 0 顺序号 solutionSequence=fix(rand(chromosomeSum,1)*solutionN)+1;