基于MATLAB的模拟退火策略优化免疫算法解决无人机协同优化分配问题
无人机协同优化分配问题是一个重要而复杂的优化问题，涉及到多个无人机的任务分配和路径规划。为了有效解决这个问题，我们可以结合模拟退火策略和免疫算法来进行优化。本文将介绍如何使用MATLAB编写代码来实现这一优化过程。
首先，让我们定义问题的背景和目标。假设有一组无人机需要执行一系列任务，每个任务都有特定的位置和时间窗口。我们的目标是找到最优的无人机任务分配和路径规划方案，以最大程度地减少总体执行时间和能耗。
接下来，我们将介绍模拟退火策略和免疫算法的基本原理，并将它们结合起来解决无人机协同优化分配问题。
模拟退火策略是一种基于概率的全局优化算法，它模拟固体退火过程中的原子运动来搜索最优解。算法通过接受较差解的概率来避免陷入局部最优解，从而有助于在搜索空间中找到全局最优解。
免疫算法是受生物免疫系统的启发而开发的优化算法。它通过模拟免疫系统中的抗体选择、克隆和突变等过程来实现优化。免疫算法具有较强的全局搜索能力和快速收敛性。
下面是使用MATLAB实现模拟退火策略优化免疫算法的代码示例：
% 参数设置
T0 = 100; % 初始温度
Tf = 1;