一、简介
1 免疫算法
1.1免疫算法的基本步骤：
（1）抗原识别。输入目标函数和各种约束作为免疫算法的抗原。
（2）初始抗体生成。随机生成初始抗体种群。
（3）亲和力计算。计算抗体的适应值。对解群体中的各个解个体进行综合评价,包括解(抗体)与问题(抗原)的适应值(亲和力)以及解与解之间的相似度(亲和力)
（4）免疫处理。免疫处理包括免疫选择、克隆、变异和抑制。
（5）免疫选择：根据抗体的亲和力选出亲和度较高的抗体。
（6）克隆：对选出的亲和力较高的抗体进行复制。
（7）变异：对克隆得到的个体进行交叉、变异操作，使其亲和力发生改变。
（8）抑制：对变异的抗体进行选择，保留亲和度较高的抗体。
（9）群体刷新。将免疫选择的抗体和免疫抑制后的抗体组成一个集合，保留其中亲和度较高的抗体，使这些抗体进入新的种群。新的种群中不足的部分随机生成，以增加多样性。
2 免疫算法与遗传算法的区别
免疫算法是模拟免疫系统对病菌的多样性识别能力(即免疫系统几乎可以识别无穷多种类的病菌)而设计出来的多峰值搜索算法,其具体步骤如下
二、源代码
%免疫遗传算法主程序
clear all
clc
tic
popsize=15;
lanti=10;
maxgen=50; %最大代数
cross_rate=0.4; %交叉速率
mutation_rate=0.1;%变异速率
a0=0.7;
zpopsize=5;
bestf=0;
nf=0;
number=0;
I=imread('bird.bmp');
q=isrgb(I); %判断是否为RGB真彩图像
if q==1
I=rgb2gray(I); %转换RGB图像为灰度图像
end
[m,n]=size(I);
p=imhist(I); %显示图像数据直方图
p=p'; %阵列由列变为行
p=p/(m*n); %将p的值变换到（0,1）
figure(1)
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('原始图像的灰度图像');
hold on
%%%抗体群体初始化%%%%%%%%%%%
pop=2*rand(popsize,lanti)-1; %pop为10*8的值为（-1,1）之间的随机数矩阵
pop=hardlim(pop); %大于等于0为1，小于0为0
%%%%%%免疫操作%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for gen=1:maxgen
[fitness,yuzhi,number]=fitnessty(pop,lanti,I,popsize,m,n,number);%%计算抗体—抗原的亲和度
if max(fitness)>bestf
bestf=max(fitness);
nf=0;
for i=1:popsize
if fitness(1,i)==bestf %找出最大适应度在向量fitness中的序号
v=i;
end
end
yu=yuzhi(1,v);
elseif max(fitness)==bestf
nf=nf+1;
end
if nf>=20
break;
end
A=shontt(pop); %计算抗体—抗体的相似度
f=fit(A,fitness); %计算抗体的聚合适应度
pop=select(pop,f); %进行选择操作
pop=coss(pop,cross_rate,popsize,lanti); %交叉
pop=mutation_compute(pop,mutation_rate,lanti,popsize); %变异
a=shonqt(pop); %计算抗体群体的相似度
if a>a0
zpop=2*rand(zpopsize,lanti)-1;
zpop=hardlim(zpop); %随机生成zpopsize个新抗体
pop(popsize+1:popsize+zpopsize,:)=zpop(:,:);
[fitness,yuzhi,number]=fitnessty(pop,lanti,I,popsize,m,n,number);
%计算抗体—抗原的亲和度
A=shontt(pop); %计算抗体—抗体的相似度
f=fit(A,fitness); %计算抗体的聚合适应度
pop=select(pop,f); %进行选择操作
end
%适应度计算
function [fitness,b,number]=fitnessty(pop,lanti,I,popsize,m,n,number)
num=m*n;
for i=1:popsize
number=number+1;
anti=pop(i,:);
lowsum=0; %低于阈值的灰度值之和
lownum=0; %低于阈值的像素点的个数
highsum=0; %高于阈值的灰度值之和
highnum=0; %高于阈值的像素点的个数
a=0;
for j=1:lanti
a=a+anti(1,j)*(2^(j-1)); %加权求和
end
b(1,i)=a*255/(2^lanti-1);
for x=1:m
for y=1:n
if I(x,y)<b(1,i)
lowsum=lowsum+double(I(x,y));
lownum=lownum+1;
else
highsum=highsum+double(I(x,y));
highnum=highnum+1;
end
end
end
u=(lowsum+highsum)/num;
if lownum~=0
u0=lowsum/lownum;
else
u0=0;
end
if highnum~=0
u1=highsum/highnum;
else
u1=0;
end
w0=lownum/(num);
w1=highnum/(num);
fitness(1,i)=w0*(u0-u)^2+w1*(u1-u)^2;
end
三、运行结果
四、备注
版本：2014a
