ICA.rar_克隆_克隆免疫_免疫matlab_免疫克隆_免疫克隆算法资源-CSDN文库

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38 浏览量 2022-09-23 09:56:11 上传评论收藏 1KB RAR 举报

免疫克隆算法是一种模拟生物免疫系统的优化方法，它在计算科学和工程领域，尤其是机器学习和人工智能中，被广泛应用于解决复杂问题的全局优化。这个名为"ICA.rar_克隆_克隆免疫_免疫 matlab_免疫克隆_免疫克隆算法"的压缩包包含了一个名为"ICA.m"的MATLAB程序，该程序显然用于实现免疫克隆算法的实例。免疫克隆算法（Clonal Selection Algorithm, CSA）灵感来源于生物体内的免疫反应过程，尤其是克隆选择理论。在这个过程中，当身体遭遇外来抗原时，免疫系统会选择并克隆能够有效识别和攻击这些抗原的B细胞或T细胞。类似地，CSA通过模拟这一过程来寻找问题的最优解。在MATLAB中实现免疫克隆算法，首先会涉及定义问题的适应度函数，这通常与待解决的问题的目标函数相关。适应度函数用于评估每个个体（解）的质量，高适应度的个体更有可能被选中进行繁殖和进化。算法的主要步骤包括初始化种群、选择、变异、克隆和清除。初始化阶段，随机生成一组解决方案，代表免疫系统的初始抗体群。选择阶段，根据适应度比例选择优秀个体。变异操作引入遗传多样性，避免早熟收敛。克隆过程则是根据优秀个体的适应度进行复制，形成新的种群。清除过程则会剔除低适应度的个体，保持种群规模稳定。 "ICA.m"文件可能包含了这些步骤的实现，包括如何定义适应度函数、如何进行选择、变异、克隆和清除操作的具体代码。此外，MATLAB作为一种强大的数学和计算工具，其丰富的库函数和优化工具箱使得实现这类算法变得相对容易。这个程序作为一个练习，可以帮助学习者深入理解免疫克隆算法的工作原理，并掌握如何将理论转化为实际代码。通过调整参数和观察算法的运行结果，用户可以对算法的行为有直观的认识，这对于优化问题的求解策略改进至关重要。在实际应用中，免疫克隆算法已被用来解决各种优化问题，如函数优化、网络路由、图像处理、组合优化等。因此，熟悉并掌握这种算法对于提升在相关领域的研究和开发能力是非常有价值的。

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%这是一个用MATLAB编的免疫克隆算法优化函数的程序，免疫克隆算法是一种比较新的有效的优化算法，近两年对他的研究很多。 function [] = CA clear clc tic; gen=500;N=65;L=22;n1=10;pm=0.1;fat=0.2; P=init(N,L); xmin=0;xmax=9; f='sin(x)+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)'; vfx=[];vmfit=[]; it=0; while it<gen it=it+1; x=decode(P(:,1:22),xmin,xmax); fit=eval(f); if it==1 figure(1);fplot(f,[xmin,xmax]);grid on;hold on; plot(x,fit,'k*');title('(a)抗体的初始位置分布图');xlabel('x');ylabel('y'); end if it==gen figure(2);fplot(f,[xmin,xmax]);grid on;hold on; plot(x,fit,'k*');title('(b)抗体的最终位置分布图');xlabel('x');ylabel('y'); end T=[]; [a,ind]=sort(fit); valx=x(ind(end-n1+1:end)); fx=a(end-n1+1:end); vfx=[vfx fx(end)]; [T,pcs]=reprod(n1,fat,N,ind,P,T); T=Hypermutation(T,L,pm,xmax,xmin); T(pcs,:)=P(fliplr(ind(end-n1+1:end)),:); x=decode(T(:,1:22),xmin,xmax); fit=eval(f);pcs=[0 pcs];vmfit=[vmfit mean(fit)]; for i=1:n1 [out(i),bcs(i)]=max(fit(pcs(i)+1:pcs(i+1))); bcs(i)=bcs(i)+pcs(i); end P(fliplr(ind(end-n1+1:end)),:)=T(bcs,:); end [aa,bb]=max(fit) x(bb) toc function ab=init(n1,s) ab=2.*rand(n1,s)-1; save ab; ab=hardlim(ab); function x=decode(v,xmin,xmax) % 反译码 v=fliplr(v); s=size(v); aux=0:1:21;aux=ones(s(1),1)*aux; x1=sum((v.*2.^aux)'); x=xmin+(xmax-xmin)*x1./4194303; function T=Hypermutation(T,L,pm,xmax,xmin); %变异 M=rand(size(T,1),L)<=pm; M=T-2.*(T.*M)+M; k=round(log(10*(xmax-xmin))); k=1; T(:,k:L)=M(:,k:L); function [T,pcs]=reprod(n1,fat,N,ind,P,T) %复制 if n1==1 cs=N; T=ones(N,1)*P(ind(1),:); else for i=1:n1 %cs(i)=ceil(fat*N/i); cs(i)=round(fat*N); save cs; pcs(i)=sum(cs); T=[T;ones(cs(i),1)*P(ind(end-i+1),:)]; end end