本资源提供了一套详尽的MATLAB程序和文档，用于实现基于免疫算法的优化问题求解。包含注释丰富的源代码、算法详解以及应用示例，适合初学者快速入门与高级用户深入研究。
在生命科学领域内，遗传学与免疫学的研究已经十分深入广泛。六十年代的Bagley、Rosenberg等人基于这些研究成果，在工程科学研究中成功应用了相关的遗传理论和技术，并取得了良好的效果。
到了八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授对前人的工作进行了总结和扩展，提出了清晰明了的算法描述，从而确立了目前广为接受的遗传算法（Genetic Algorithm, GA）概念。由于GA相比传统的搜索方法具有操作简便、鲁棒性强以及易于并行处理等优点，在组合优化、结构设计及人工智能等领域得到了广泛应用。
与此同时，Farmer和Bersini等人也在不同时间不同程度地探讨了免疫学中的相关理论，并尝试将其融入到算法开发中来改进现有技术。遗传算法通过生成与测试（generate and test）的迭代过程进行搜索。理论上分析表明，在保留上一代最佳个体的前提下，该方法是全局收敛的。
然而在实际操作过程中发现两个主要算子——交叉和变异是在一定概率条件下随机发生的，这虽然为群体中的个体提供了进化机会但也可能带来退化现象，特别是在处理复杂问题时这种负面影响更为显著。此外，每个具体求解的问题都包含特定的基本特征信息或知识，而GA的固定规则在使用这些特性进行优化方面灵活性较低。
因此，在智能算法模仿人类解决问题的能力上还有很大的提升空间。鉴于此，研究者们尝试将生命科学中的免疫理论引入到工程实践中，并结合已有的其他智能算法来构建新的进化模型以提高整体性能。这种新方法被称为免疫算法（Immune Algorithm, IA），它试图利用问题的特征信息或知识，在保持原有GA优势的同时抑制其优化过程中的退化现象。
接下来，本段落将详细介绍IA的具体步骤、证明它的全局收敛性，并提出选择疫苗和构造算子的方法。通过理论分析及对TSP问题的实际测试表明，免疫算法在克服遗传算法中常见的退化问题方面是有效且可行的。
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