摘要
免疫算法作为一种模拟生物免疫系统进化机制的智能优化算法，近年来在工程应用领域受到了广泛关注。
该算法通过模拟抗原识别、抗体多样性产生、免疫选择和记忆等生物机制，能够有效解决复杂的优化问题。
本综述首先介绍了免疫算法的基本原理，包括免疫系统生物学基础、算法模型和流程等；然后，重点概述了免疫算法的MATLAB实现方法，详细阐述了关键步骤和代码示例；接着，深入探讨了免疫算法在工程应用中的最新进展，涵盖了函数优化、路径规划、调度问题、模式识别、控制系统等多个方面，并对典型案例进行了分析；最后，总结了免疫算法的优势和局限性，并展望了未来的研究方向。
关键词：免疫算法；MATLAB实现；工程应用；优化问题；智能算法
随着科学技术的不断发展，工程领域面临的优化问题日益复杂，传统的优化算法难以满足需求。
免疫算法作为一种新型的智能优化算法，受到了广泛关注。
免疫算法模拟了生物免疫系统的原理和机制，通过模拟抗原识别、抗体多样性产生、免疫选择和记忆等过程，能够有效地搜索问题的最优解。
相较于传统优化算法，免疫算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好、易于并行化等优点，在函数优化、路径规划、调度问题、模式识别、控制系统等领域展现出巨大的应用潜力。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，为免疫算法的实现和应用提供了便捷的平台。
利用MATLAB提供的丰富的工具箱和函数库，研究者可以快速构建免疫算法模型，并进行仿真实验和结果分析。
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