免疫算法的MATLAB实现及其工程应用文献综述

免疫算法作为一种新兴的智能优化算法，近年来在工程应用领域受到越来越多的关注。

它模拟生物免疫系统的原理，通过抗体与抗原之间的相互作用，实现对复杂问题的全局优化求解。

本文首先阐述了免疫算法的生物学基础，包括免疫应答机制、抗体多样性产生、免疫记忆等关键概念，并介绍了免疫算法的基本原理、数学模型和算法流程。

然后，本文综述了免疫算法的MATLAB实现方法，包括关键参数设置、代码实现和性能测试等方面，并详细介绍了免疫算法在工程应用中的研究现状，涵盖了函数优化、参数优化、组合优化、图像处理、机器学习等多个领域，并对典型应用案例进行了分析。

最后，本文总结了免疫算法的优势和不足，并展望了其未来的发展趋势。

关键词：免疫算法；MATLAB实现；工程应用；优化算法；智能算法

免疫算法(ImmuneAlgorithm,IA)是一种模拟生物免疫系统功能来解决复杂优化问题的智能算法。

它受生物免疫系统机制的启发，将生物免疫系统的原理和机制应用于问题求解中。

生物免疫系统是生物体内重要的防御体系，它能够识别和消除入侵机体的病原体(抗原)，并对识别过的抗原产生免疫记忆，从而更快、更有效地抵御相同抗原的再次入侵。

免疫系统主要由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成。