人工免疫算法是受到生物免疫系统启发的一种优化算法，它的核心思想是模拟生物体内的免疫机制，如抗体的生成、选择、记忆和反应等过程，来解决复杂问题的优化。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，常被用来实现各种算法，包括人工免疫算法。
在遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基础上，人工免疫算法（Immune Algorithm, IA）引入了更多的生物学特性，以克服GA在某些情况下的退化问题。遗传算法基于自然选择和遗传原理，通过选择、交叉和变异等操作来演化种群，寻找最优解。然而，GA可能会丢失优秀的解决方案，导致种群多样性下降，即退化现象。
免疫算法通过以下方式增强遗传算法：
1. 免疫记忆：模拟生物免疫系统对病原体的记忆能力，保存历史上的优秀解决方案，防止过早收敛。
2. 抗体多样性和亲和性：根据抗体的多样性和与抗原的亲和性选择个体，保持种群的多样性。
3. 免疫网络：构建抗体网络，使得相似的个体之间可以相互作用，促进全局搜索。
4. 抗体浓度调节：通过调整抗体浓度，控制算法的探索与开发平衡。
MATLAB代码`immune.m`展示了免疫算法的实现。其中，`inoculateChromosome`函数用于接种疫苗，即从优秀染色体中选择一部分基因注入到其他染色体中，而不是通过简单的交叉操作。这有助于维持种群的多样性，防止优秀基因的丢失。此外，还有用于评估解的质量、判断解的存在、选择最优染色体以及比较不同染色体误差的辅助函数。
在实际应用中，免疫算法已被广泛应用于组合优化、旅行商问题（TSP）、机器学习、网络路由优化等领域。通过对问题的特征信息进行有针对性的利用，免疫算法能够更好地适应问题的特性，从而提高优化效率和结果质量。
人工免疫算法结合了生物免疫系统的智慧，提供了一种有效的全局搜索工具，尤其在解决复杂优化问题时表现出优越性。MATLAB实现的免疫算法代码，通过疫苗接种策略和特定的免疫算子，有效地避免了遗传算法可能出现的退化问题，从而提高了算法的性能。
