文件名称:immunity

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提供一个人工免疫算法源程序,其算法过程包括:

1.设置各参数



2.随机产生初始群体——pop=initpop(popsize,chromlength)



3.故障类型编码,每一行为一种!code(1,:),正常;code(2,:),50%;code(3,:),150%。实际故障测得数据编码,这里Unnoralcode,188%



4.开始迭代(M次):

1)计算目标函数值:欧氏距离[objvalue]=calobjvalue(pop,i)

2)计算群体中每个个体的适应度fitvalue=calfitvalue(objvalue)

3)选择newpop=selection(pop,fitvalue) objvalue=calobjvalue(newpop,i) %

交叉newpop=crossover(newpop,pc,k) objvalue=calobjvalue(newpop,i) %

变异newpop=mutation(newpop,pm) objvalue=calobjvalue(newpop,i) %



5.求出群体中适应值最大的个体及其适应值



6.迭代停止判断。-provide a source of artificial immune algorithm, the algorithm process include : 1. Two of the parameters set. Initial randomly generated groups-- pop = initpop (popsize, chromlength) 3. Fault type coding, each act a! Code (1 :), normal; Code (2, :), 50%; Code (3 :), 150%. Fault actual measured data coding, here Unnoralcode, 188% 4. Beginning iteration (M) : 1) the objective function value : Euclidean distance [objvalue] = calobjvalue (pop, i) 2) calculation of each individual groups of fitness calfitvalue fitvalue = ( objvalue) 3) = newpop choice selection (pop, fitvalue) objvalue = calobjvalue (newpop, i) =% newpop cross-crossover (newpop, pc, k) = calobjvalue objvalue (newpop, i) =% variation newpop mutation (newpop, pm ) objvalue = calobjvalue (newpop, i)% 5. groups sought to adapt th
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

immunity

........\best.m

........\calfitvalue.m

........\calobjvalue.m

........\code.txt

........\crossover.m

........\decodebinary.m

........\decodechrom.m

........\hjjsort.m

........\initpop.asv

........\initpop.m

........\main.m

........\mutation.m

........\readme.txt

........\resultselect.m

........\selection.m

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