code: def immune_ranking(self, T=0.7, alpha=0.95):
      """
  
      :param self: GA_TSP class, IA_TSP can be established upon Genetic Algorithm
      :param T: float, 抗体与抗体之间的亲和度阈值，大于这个阈值认为亲和，否则认为不亲和
      :param alpha: float, 多样性评价指数，也就是抗体和抗原的重要性/抗体浓度重要性
      :return: numpy.array 期望繁殖概率
      """
      T, alpha = self.T, self.alpha
  
      # part1：抗体与抗原的亲和度
      A = 1 / self.Y
  
      # part2：抗体浓度（抗体与抗体之间的亲和度）
      dist_matrix1 = spatial.distance.cdist(
          self.Chrom, self.Chrom, metric="hamming"
      )  # 抗体之间的hamming距离矩阵
      similiar_matrix1 = dist_matrix1 < 1 - T  # 是否与其他抗体的相似度多于T
      similiar_matrix2 = similiar_matrix1.sum(axis=1)  # 每个抗体与其他抗体相似，计数
      S = (similiar_matrix2 - 1) / (
          self.size_pop - 1
      )  # 抗体浓度。减一是因为自己与自己一定相似，应当排除
      self.FitV = alpha * A / A.sum() + (1 - alpha) * S / (
          S.sum() + 1e-5
      )
      return self.FitV
  
imports: import numpy
  from sko.GA import GA_TSP
  from scipy import spatial
label_desc: Use image node_id 1 for calling a global function with example usage: immune_ranking(T, alpha) and returns: self