免疫算法求函数优化问题

二维免疫算法解题实例，入门级详细注释。作者亲自编写运行无误，供学习交流使用。包含.m文件及运行结果。

将免疫算法用于TSP问题，优化TSP局部搜索法，算法强大

基于量子计算的概念和原理,提出了一种新的免疫克隆算法,称为量子启发免疫克隆算法(QICA),以解决全局优化问题。 在QICA中,抗体被增殖并分为一组亚群。 亚群中的抗体由多态基因量子位表示。 在抗体的

基于免疫算法的数值逼近优化分析,,,具体介绍了免疫算法,还有具体的案例

包含冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)和matlab程序及论文,分享给大家学习。 2020年Mohammed Azmi Al-Betar等人提出的一种新的基于自然的优化算法——冠状病毒群体免疫优化算

使用Python3.10编写程序时，必须下载numpy库。该算法模拟了生物免疫系统的工作方式，通过克隆、免疫等生物过程进行动态迭代，以求解旅行商问题（TSP）的近似解。在这个过程中，距离矩阵用于表示不

智能优化计算课程试验报告，用遗传算法解决函数的极小值问题。遗传算法的具体实施策略不限。

量子遗传算法的matlab程序，供广大科研工作者学习和使用！

一、代码有详细的注释二、计算过程分步进行，条理清晰三、适合数学建模初学者学习

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