免疫算法实例(共8页).docx

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智能控制课程综合报告
选址的模型上看，免疫算法就是解决了最优花费的一个聚类，因此，希望在后期的研究中能应用在多模式分类问题上。
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附录：
Matlab求解的主程序：
%% 算法基本参数
sizepop=50; % 种群规模
overbest=10; % 记忆库容量
MAXGEN=100; % 迭代次数
pcross=; % 交叉概率
pmutation=; % 变异概率
ps=; % 多样性评价参数
length=6; % 配送中心数
M=sizepop+overbest;
%% step1 识别抗原,将种群信息定义为一个结构体
individuals = struct('fitness',zeros(1,M), 'concentration',zeros(1,M),'excellence',zeros(1,M),'chrom',[]);
%% step2 产生初始抗体群
= popinit(M,length);
trace=[]; %记录每代最个体优适应度和平均适应度
%% 迭代寻优
for iii=1:MAXGEN
%% step3 抗体群多样性评价
for i=1:M
(i) = fitness((i,:)); % 抗体与抗原亲和度(适应度值）计算
(i) = concentration(i,M,individuals); % 抗体浓度计算
end
% 综合亲和度和浓度评价抗体优秀程度，得出繁殖概率
= excellence(individuals,M,ps);

% 记录当代最佳个体和种群平均适应度
[best,index] = min(); % 找出最优适应度
bestchrom = (index,:); % 找出最优个体
average = mean(); % 计算平均适应度
trace = [trace;best,average]; % 记录
%% step4