艾醒的博客

免疫算法是仿照生物体中的免疫应答来进行寻优的算法。我们待拟合的问题可以看作抗原，可能的解集抗原看作抗体。当有抗原入侵到生物体中时，免疫系统进行免疫应答。在免疫应答的初期会产生大量的抗体进行应答，随后会对与抗原亲和度高的抗体进行复制保留，对于浓度高的抗体进行复制抑制来保证抗体的多样性。在此过程中同时也会产生新的抗体加入到原本的抗体集中。为了更加直观的介绍免疫遗传算法，我们仍然以图片为例进行免疫遗传算法的实现与拟合。

之前我们手动实现了遗传算法。交叉进化算法也是进化算法的一种，他具有参数少，易实现的优点（经测试，由于算法特性，暂时不能像遗传算法一样拟合图片），我们将通过拟合函数来介绍并手动实现交叉进化算法

假设我们有这样一个生物族群，他们的每个基因片段都是一个个三角形（，他们每个个体表现出的性状就是若干个三角形叠加在一起。假设我们有一张图片可以作为这种生物族群最适应环境的性状，经过若干次淘汰后我们就可以获得最优的个体。