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2.部分仿真图预览
3.算法概述
人工免疫算法(Immune Algorithm)是一种具有生成+检测 (generate and test)的迭代过程的群智能搜索算法。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，免疫算法是全局收敛的。算法主要包含以下几大模块：
1.抗原识别与初始抗体产生。根据待优化问题的特点设计合适的抗体编码规则，并在此编码规则下利用问题的先验知识产生初始抗体种群。
2.抗体评价。对抗体的质量进行评价，评价准则主要为抗体亲和度和个体浓度，评价得出的优质抗体将进行进化免疫操作，劣质抗体将会被更新。
3.免疫操作。利用免疫选择、克隆、变异、克隆抑制、种群刷新等算子模拟生物免疫应答中的各种免疫操作，形成基于生物免疫系统克隆选择原理的进化规则和方法，实现对各种最优化问题的寻优搜索。
4.部分源码
sizepop=50; % 种群规模
overbest=10; % 记忆库容量
MAXGEN=100; % 迭代次数
pcross=0.5; % 交叉概率
pmutation=0.4; % 变异概率
ps=0.95; % 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
individuals.chrom = 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
iii
%% step3 抗体群多样性评价
for i=1:M
individuals.fitness(i) = fitness(individuals.chrom(i,:)); % 抗体与抗原亲和度(适应度值）计算
individuals.concentration(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
individuals.excellence = excellence(individuals,M,ps);
% 记录当代最佳个体和种群平均适应度
[best,index] = min(individuals.fitness); % 找出最优适应度
bestchrom = individuals.chrom(index,:); % 找出最优个体
average = mean(individuals.fitness); % 计算平均适应度
trace = [trace;best,average]; % 记录
%% step4 根据excellence，形成父代群，更新记忆库（加入精英保留策略，可由s控制）
bestindividuals = bestselect(individuals,M,overbest); % 更新记忆库
individuals = bestselect(individuals,M,sizepop); % 形成父代群
%% step5 选择，交叉，变异操作，再加入记忆库中抗体，产生新种群
individuals = Select(individuals,sizepop); % 选择
individuals.chrom = Cross(pcross,individuals.chrom,sizepop,length); % 交叉
individuals.chrom = Mutation(pmutation,individuals.chrom,sizepop,length); % 变异
individuals = incorporate(individuals,sizepop,bestindividuals,overbest); % 加入记忆库中抗体
end
%% 画出免疫算法收敛曲线
figure(1)
plot(trace(:,1));
hold on
plot(trace(:,2),'--');
legend('最优适应度值','平均适应度值')
title('免疫算法收敛曲线','fontsize',12)
xlabel('迭代次数','fontsize',12)
ylabel('适应度值','fontsize',12)
%% 画出配送中心选址图
%城市坐标
city_coordinate=[1304,2312;3639,1315;4177,2244;3712,1399;3488,1535;3326,1556;3238,1229;4196,1044;4312,790;4386,570; 3007,1970;2562,1756;2788,1491;2381,1676;1332,695;3715,1678;3918,2179;4061,2370;3780,2212;3676,2578; 4029,2838;4263,2931;3429,1908;3507,2376;3394,2643;3439,3201;2935,3240;3140,3550;2545,2357;2778,2826;2370,2975];
carge=[20,90,90,60,70,70,40,90,90,70,60,40,40,40,20,80,90,70,100,50,50,50,80,70,80,40,40,60,70,50,30];
%找出最近配送点
for i=1:31
distance(i,:)=dist(city_coordinate(i,:),city_coordinate(bestchrom,:)');
end
[a,b]=min(distance');
index=cell(1,length);
for i=1:length
%计算各个派送点的地址
index{i}=find(b==i);
end
figure(2)
title('最优规划派送路线')
cargox=city_coordinate(bestchrom,1);
cargoy=city_coordinate(bestchrom,2);
plot(cargox,cargoy,'rs','LineWidth',2,...
'MarkerEdgeColor','r',...
'MarkerFaceColor','b',...
'MarkerSize',20)
hold on
plot(city_coordinate(:,1),city_coordinate(:,2),'o','LineWidth',2,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor','g',...
'MarkerSize',10)
for i=1:31
x=[city_coordinate(i,1),city_coordinate(bestchrom(b(i)),1)];
y=[city_coordinate(i,2),city_coordinate(bestchrom(b(i)),2)];
plot(x,y,'c');hold on
end
A96
