1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
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。
免疫算法的算子包括：亲和度评价算子、抗体浓度评价算子、激励度计算算子、免疫选择算子、克隆算子、变异算子、克隆抑制算子和种群刷新算子等。由于算法的编码方式可能为实数编码、离散编码等，不同编码方式下的算法算子也会有所不同。
抗原：在生命科学中，是指能够刺激和诱导机体的免疫系统使其产生免疫应答，并能与相应的免疫应答产物在体内或体外发生特异性反应的物质。在我们的算法中，是指所有可能错误的基因，即非最佳个体的基因。
抗体：在生命科学中，是指免疫系统受抗原刺激后，免疫细胞转化为浆细胞并产生能与抗原发生特异性结合的免疫球蛋白，该免疫球蛋白即为抗体。在本文中是指根据疫苗修正某个个体的基因所得到的新个体。其中，根据疫苗修正某个个体基因的过程即为接种疫苗，其目的是消除抗原在新个体产生时所带来的负面影响。
免疫疫苗：根据进化环境或待求问题，所得到的对最佳个体基因的估计。
免疫算子：同生命科学中的免疫理论类似，免疫算子也分两种类型：全免疫和目标免疫，二者分别对应于生命科学中的非特异性免疫和特异性免疫。其中，全免疫是指群体中每个个体在变异操作后，对其每一环节都进行一次免疫操作的免疫类型；目标免疫则指个体在进行变异操作后，经过一定判断，个体仅在作用点处发生免疫反应的一种类型。前者主要应用于个体进化的初始阶段，而在进化过程中基本上不发生作用，否则将很有可能产生通常意义上所说的“同化现象”；后者一般而言将伴随群体进化的全部过程,也是免疫操作的一个常用算子。
免疫调节：在免疫反应过程中，大量的抗体的产生降低了抗原对免疫细胞的刺激，从而抑制抗体的分化和增殖，同时产生的抗体之间也存在着相互刺激和抑制的关系，这种抗原与抗体、抗体与抗体之间的相互制约关系使抗体免疫反应维持一定的强度，保证机体的免疫平衡。
免疫记忆：指免疫系统将能与抗原发生反应的抗体作为记忆细胞保存记忆下来，当同类抗原再次侵入时，相应的记忆细胞被激活而产生大量的抗体，缩短免疫反应时间。
抗原识别：通过表达在抗原表面的表位和抗体分子表面的对位的化学基进行相互匹配选择完成识别，这种匹配过程也是一个不断对抗原学习的过程，最终能选择产生最适当的抗体与抗原结合而排除抗原。
3.MATLAB核心程序 `popsize=100; %群体规模
maxgen =40; %最大代数
lanti=10;
cross_rate=0.98; %交叉速率
mutation_rate=0.02;%变异速率
a0=0.9;
zpopsize=2;
bestf=0;
nf=0;
number=0;
I=imread('01.bmp'); %读入图像
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); %图像大小
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
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('原图的灰度图像');
hold on
%抗体群体初始化
pop=2rand(popsize,lanti)-1; %pop为1510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
gen
% 计算抗体—抗原的亲和度
[fitness,yuzhi,number]=fitnessty(pop,lanti,I,popsize,m,n,number);
.......................................................................
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
if gen==maxgen
[fitness,yuzhi,number]=fitnessty(pop,lanti,I,popsize,m,n,number);
%计算抗体—抗原的亲和度
end
error(gen)=bestf;
end
imshow(I);
subplot(1,2,2);
fresult(I,yu);
title('阈值分割后的图像');`
