冠状病毒群体免疫优化算法在 Matlab 中的实现

最新推荐文章于 2025-11-24 14:46:26 发布
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本文详细介绍了冠状病毒群体免疫优化算法的原理和在Matlab中的实现步骤，包括初始化群体、感染过程、免疫反应、演化过程和终止条件。提供示例源代码，帮助理解如何运用该算法解决实际问题。

冠状病毒群体免疫优化算法在 Matlab 中的实现

冠状病毒群体免疫优化算法（Coronavirus-inspired Population Immune Optimization Algorithm）是一种基于免疫系统的优化算法，受到冠状病毒的传播机制和免疫系统的启发而设计。本文将介绍如何在 Matlab 中实现这一算法，并提供相应的源代码。

算法原理
冠状病毒群体免疫优化算法模拟了冠状病毒传播的过程，其中包括感染、免疫反应和演化。算法中的个体被称为抗体（Antibody），抗体具有特定的结构和功能。算法通过模拟感染、免疫和进化的过程，逐步改进群体的适应性，以寻找问题的最优解。

算法步骤

  1. 初始化群体：随机生成一定数量的抗体作为初始群体。
  2. 感染过程：根据问题的特点，使用适应性函数评估每个抗体的适应性。
  3. 免疫反应：选择适应性高的抗体作为免疫反应的目标，并进行免疫操作，如突变、克隆和抑制。
  4. 演化过程：更新抗体的状态，并根据适应性函数重新评估抗体的适应性。
  5. 终止条件：达到预定的迭代次数或满足终止条件时停止算法。
  6. 输出结果：输出最优解及其适应性。

算法实现
以下是在 Matlab 中实现冠状病毒群体免疫优化算法的示例源代码：

% 参数设置
population_size =
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08-06 203
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【优化算法】冠状病毒群体免疫优化算法（CHIO）【含Matlab源码 186期】
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本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
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下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
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思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
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第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
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