计算智能第7章 免疫算法PPT课件
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1 axv 1 optv
其中optv表示抗体v和抗原的结合强度，对最优化问题， 可以用抗体v的独特型的解和已知的最优解的相似程度 表示。
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7.2.2 更一般化的基本免疫算法
(1)求解多目标优化问题的免疫算法
把抗体v和抗原w的亲和度axv,w重新定义为
axv,w
1
1 optv,w
其中optv,w表示抗体v和抗原w的结合强度，即抗体v在目标函数w的解和 此函数最优解的接近程度，
是否满足 结束条件
否 交叉
是 结束
变异
注射疫苗
免疫选择
重新复制出新的种群
G e n e ra tio n + 1
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20
7.4 免疫算法的应用
识别与分类问题 优化问题 机器人学习与控制 数据挖掘
精选ppt
21
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
算法基本思想：需要两个字符串组成的集合R和 R，通过先求一个和S不匹配的R集合，然后用R 集合判断S集合是否发生了变化。
算法分成两部分，第一步是初始化R，第二步监 视保护数据S。
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15
7.3.1 负选择算法
初始化监测器R
生成随机串R0
自体串集合S
匹配
拒绝
把R0中不和S所有的串匹配的串放 入R集合，作为检测器
开始 抗原识别
初始抗体产生 亲和力计算
记忆细胞分化
抗体产生的促进和抑制
群体更新
否
满足终止条件
是
结束
精选ppt
8
7.2.1 基本流程
免疫算法的七个要素
识别抗体，生成初始化的抗体，计算亲和度， 记忆细胞分化，抗体促进和抑制，产生新的抗体， 结束条件。
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9
7.2.1 基本流程
计算亲和度
抗体v和抗原的亲和度为axv
第7章 免疫算法
目录
1 免疫算法简介 2 基本流程 3 常用免疫算法 4 相关应用
精选ppt
2
7.1 免疫算法简介
免疫算法是什么？
免疫算法（Immune Algorithm，IA）： 是指以在人工免疫系统的理论为基础，
实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、 记忆和自我调节的功能的一类算法。
精选ppt
4
7.1.2 免疫算法的生物模型
病原体
皮肤 生理学环境
先天性 免疫应答
巨噬细胞
后天性 免疫应答
受体
B淋巴细胞
精选ppt
Fra Baidu bibliotek
5
7.1.3 二进制模型
轻链 重链
抗体决定簇 Paratope
抗原决定基 Epitope
抗体j
抗体k
抗体i
B 淋巴细胞
抗体
ek 抗体k表现型 pk
1101010100 0000011111
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3
7.1.1 思想来源
免疫算法最先起源于1973-1976年间Jernel的三 篇关于免疫网络的文章，Jernel在文中提出了一 组基于免疫独特型的微分方程，这就是最早的免 疫系统。
免疫算法的主要会议: International Conference on Artificial Immune Systems，ICARIS
精选ppt
11
7.2.2 更一般化的基本免疫算法
(2) 求解更一般问题的免疫算法
V
V
精选ppt
12
7.2.2 更一般化的基本免疫算法
(2) 求解更一般问题的免疫算法 假设在形态空间内，抗体v和抗原的坐标分别为 和，v=1,..,N，那么它们之间的距离为
M
Manhattan距离 D (abvi agi)2 i1
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6
7.2 免疫算法的基本流程
免疫系统和免疫算法的比较
免疫系统 抗原 抗体
抗原识别
免疫算法 要求解的问题
最佳解向量 问题识别
从记忆细胞产生抗体
联想过去的成功解
淋巴细胞分化（记忆细胞分化）
维持最优解
T细胞抑制抗体
消除多余的候选解
生命增加（细胞克隆）
用遗传算子生成新的抗体
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7
7.2.1 基本流程
精选ppt
16
7.3.1 负选择算法
监视保护数据S
初始串集合S随机变异若 干部分
检测器R
两集合的串存在匹配 是 没有探测到 否
探测到非自体
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17
7.3.2 克隆选择算法
克隆选择原理图
抗原
抗体决定簇 10011001
01100110
抗原决定基 11101001
成熟 2
12
47
128
死亡
骨髓
Euclidean距离
M
D
abvi agi
i1
Hamming距离
M
D i,i
i1
1, 0,
if abvi agi otherwise
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13
7.3 常用免疫算法
7.3.1 负选择算法 7.3.2 克隆选择算法 7.3.3 免疫算法与智能计算
精选ppt
14
7.3.1 负选择算法
克隆选择
2
2
2
2
128
128
部分抗体
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18
7.3.2 克隆选择算法
克隆选择流程图
(6 )
Nd
(5) 重 新 选 择
Pr
M
(1)
选 择 (2 ) Pn
克 隆 (3 ) C
成 熟 (4 ) C*
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19
7.3.3 免疫算法与进化计算
免疫遗传算法
开始
G e n e ra tio n = 0 创建初始种群 计算个体的适应度
其中optv表示抗体v和抗原的结合强度，对最优化问题， 可以用抗体v的独特型的解和已知的最优解的相似程度 表示。
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7.2.2 更一般化的基本免疫算法
(1)求解多目标优化问题的免疫算法
把抗体v和抗原w的亲和度axv,w重新定义为
axv,w
1
1 optv,w
其中optv,w表示抗体v和抗原w的结合强度，即抗体v在目标函数w的解和 此函数最优解的接近程度，
是否满足 结束条件
否 交叉
是 结束
变异
注射疫苗
免疫选择
重新复制出新的种群
G e n e ra tio n + 1
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7.4 免疫算法的应用
识别与分类问题 优化问题 机器人学习与控制 数据挖掘
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感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
算法基本思想：需要两个字符串组成的集合R和 R，通过先求一个和S不匹配的R集合，然后用R 集合判断S集合是否发生了变化。
算法分成两部分，第一步是初始化R，第二步监 视保护数据S。
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7.3.1 负选择算法
初始化监测器R
生成随机串R0
自体串集合S
匹配
拒绝
把R0中不和S所有的串匹配的串放 入R集合，作为检测器
开始 抗原识别
初始抗体产生 亲和力计算
记忆细胞分化
抗体产生的促进和抑制
群体更新
否
满足终止条件
是
结束
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7.2.1 基本流程
免疫算法的七个要素
识别抗体，生成初始化的抗体，计算亲和度， 记忆细胞分化，抗体促进和抑制，产生新的抗体， 结束条件。
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7.2.1 基本流程
计算亲和度
抗体v和抗原的亲和度为axv
第7章 免疫算法
目录
1 免疫算法简介 2 基本流程 3 常用免疫算法 4 相关应用
精选ppt
2
7.1 免疫算法简介
免疫算法是什么？
免疫算法（Immune Algorithm，IA）： 是指以在人工免疫系统的理论为基础，
实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、 记忆和自我调节的功能的一类算法。
精选ppt
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7.1.2 免疫算法的生物模型
病原体
皮肤 生理学环境
先天性 免疫应答
巨噬细胞
后天性 免疫应答
受体
B淋巴细胞
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Fra Baidu bibliotek
5
7.1.3 二进制模型
轻链 重链
抗体决定簇 Paratope
抗原决定基 Epitope
抗体j
抗体k
抗体i
B 淋巴细胞
抗体
ek 抗体k表现型 pk
1101010100 0000011111
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7.1.1 思想来源
免疫算法最先起源于1973-1976年间Jernel的三 篇关于免疫网络的文章，Jernel在文中提出了一 组基于免疫独特型的微分方程，这就是最早的免 疫系统。
免疫算法的主要会议: International Conference on Artificial Immune Systems，ICARIS
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7.2.2 更一般化的基本免疫算法
(2) 求解更一般问题的免疫算法
V
V
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7.2.2 更一般化的基本免疫算法
(2) 求解更一般问题的免疫算法 假设在形态空间内，抗体v和抗原的坐标分别为 和，v=1,..,N，那么它们之间的距离为
M
Manhattan距离 D (abvi agi)2 i1
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7.2 免疫算法的基本流程
免疫系统和免疫算法的比较
免疫系统 抗原 抗体
抗原识别
免疫算法 要求解的问题
最佳解向量 问题识别
从记忆细胞产生抗体
联想过去的成功解
淋巴细胞分化（记忆细胞分化）
维持最优解
T细胞抑制抗体
消除多余的候选解
生命增加（细胞克隆）
用遗传算子生成新的抗体
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7.2.1 基本流程
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16
7.3.1 负选择算法
监视保护数据S
初始串集合S随机变异若 干部分
检测器R
两集合的串存在匹配 是 没有探测到 否
探测到非自体
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7.3.2 克隆选择算法
克隆选择原理图
抗原
抗体决定簇 10011001
01100110
抗原决定基 11101001
成熟 2
12
47
128
死亡
骨髓
Euclidean距离
M
D
abvi agi
i1
Hamming距离
M
D i,i
i1
1, 0,
if abvi agi otherwise
精选ppt
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7.3 常用免疫算法
7.3.1 负选择算法 7.3.2 克隆选择算法 7.3.3 免疫算法与智能计算
精选ppt
14
7.3.1 负选择算法
克隆选择
2
2
2
2
128
128
部分抗体
精选ppt
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7.3.2 克隆选择算法
克隆选择流程图
(6 )
Nd
(5) 重 新 选 择
Pr
M
(1)
选 择 (2 ) Pn
克 隆 (3 ) C
成 熟 (4 ) C*
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7.3.3 免疫算法与进化计算
免疫遗传算法
开始
G e n e ra tio n = 0 创建初始种群 计算个体的适应度