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免疫算法的基本原理及其优化改进方法概述
免疫算法的基本原理及其优化改进方法概述作者：龙著乾戴祖国来源：《科技视界》2015年第31期【摘要】本文系统地论述了免疫算法的概念、基本原理以及优化方法。
首先就免疫算法的研究现状进行简要回顾，讨论了免疫算法的机理，重点阐述了克隆选择原理、免疫算法的改进、免疫响应模型，以及计算机免疫系统的设计方法等，同时就免疫算法的实现步骤进行了详细分析。
最后，对免疫算法的应用进行了总结，并对未来发展方向进行了展望。
【关键词】免疫算法；计算机免疫学；克隆选择远离；免疫响应模型；优化方法0 引言在生命科学领域中，人们已经对遗传（Heredity）与免疫（Immunity）等自然现象进行了广泛深入的研究。
20世纪60年代Bagley和Rosenberg等学者在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果[1]。
遗传算法在迭代过程中，存在随机地、没有指导地迭代搜索，因此种群中的个体在提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
由于遗传算法的交叉和变异算子相对固定，导致在求解一些复杂优化问题时，容易忽视问题的特征信息对求解问题时的辅助作用。
由于遗传算法在模仿人类智能信息处理方面还存在严重不足，导致国内外研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，通过相关的知识与理论，构建新的智能搜索算法，从而来提高算法的整体性能[2-3]。
为了实现上述目标，研究人员将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种在遗传算法基础上诞生的新智能算法称为免疫算法（Immune Algorithm）。
1 免疫算法的发展历程Immune（免疫）是从拉丁文Immunise衍生而来的，在早些时期，人医学专家就注意到传染病患者在病愈后，对该病有不同程度的免疫力。
免疫算法matlab程序解析
免疫算法matlab程序这是免疫算法。
这个算法几乎与遗传算法一样，只是多用了一个免疫函数免疫算法是遗传算法的变体，它不用杂交，而是采用注入疫苗的方法。
疫苗是优秀染色体中的一段基因，把疫苗接种到其它染色体中。
注意:标准遗传算法的一个重要概念是，染色体是可能解的2进制顺序号，由这个序号在可能解的集合(解空间中找到可能解。
这是免疫算法的主程序，它需要调用的函数如下。
接种疫苗函数：%fun cti onino culateChromosome=im mun ity(chromosomeGroup,bacteri nChromosome,paramet er%parameter:1随机制取染色体接种。
2,每个染色体都接种。
3,每个染色体都接种，但接种的位置是随机的%这个函数实现对染色体的疫苗接种%由染色体(可能解的2进制顺序号找到可能解：%x=chromosome_x(fatherChromosomeGroup, on eDime nsion Set,soluti on Sum;把解代入非线性方程组计算误差函数：fun ctio nError= non Li nearSumError1(x;判定程是否得解函数:[solution,isTrue]=isSolution(x,funtionError,solutionSumError; % 选择最优染色体函数：%[bestChromosome,leastF un cti on Error]=best_worstChromosome(fatherChromoso m eGroup,fu nctio nError;%误差比较函数：从两个染色体中，选出误差较小的染色体%[holdBestChromosome,holdLeastF un ctio nError]...% =compareBestChromosome(holdBestChromosome,holdLeastF un ctio nError,... %bestChromosome,leastFuntion Error%为染色体定义概率函数，好的染色体概率高，坏染色体概率低%p=chromosomeProbability(fu nctio nError;%按概率选择染色体函数：%slecteChromosomeGroup=selecteChromome(fatherChromosomeGroup,p;%父代染色体杂交产生子代染色体函数%son ChrmosomeGroup=crossChromosome(slecteChromosomeGroup,2;%防止染色体超出解空间的函数%chromosomeGroup=checkSeque nce(chromosomeGroup,soluti on Sum%变异函数%fatherChromosomeGroup=varia nceCh(s on ChromosomeGroup,0.8,solutio nN;通过实验有如下结果：%1。
免疫算法介绍
免疫算法
▪ 克隆选择
▪ 克隆选择的主要特征是免疫细胞在抗原刺激下产生克 隆增殖，随后通过遗传变异分化为多样性抗体细胞和 记忆细胞。
▪ 克隆选择对应着一个亲和度成熟的过程，即对抗原亲 和度较低的个体在克隆选择机制的作用下，经历增殖 复制和变异操作后，其亲和度逐步提高而“成熟”的 过程。因此亲和度成熟本质上是一个达尔文式的选择 和变异的过程，克隆选择原理通过采用交叉、变异等 遗传算子和相应的群体控制机制实现。
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免疫算法
▪ 免疫算法 ▪ 一般的免疫算法可分为三种情况: ▪ 模仿免疫系统抗体与抗原识别，结合抗体产生过程而
抽象出来的免疫算法; ▪ 基于免疫系统中的其他特殊机制抽象出的算法，例如
克隆选择算法; ▪ 与遗传算法等其他计算智能融合产生的新算法，例如
免疫遗传算法。
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免疫免算疫法算法免疫算法的一般步骤
一个 动态平衡的网络结构 。
2
免疫算法
抗原 是指能够刺激和诱导机体的免疫系统使其产生免疫应答
，并能与相应的免疫应答产物在体内或体外发生特异 性反应的物质。
抗体 是指免疫系统受抗原刺激后，免疫细胞转化为浆细胞并
产生能与抗原发生特异性结合的免疫球蛋白，该免疫 球蛋白即为抗体。
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免疫算法
免疫防御 即机体防御病原微生物的感染； 免疫（自身）稳定 即机体通过免疫功能经常消除那些损伤和衰老的细胞以
▪(4)通过与R集合的匹配不断监测S的变化，一旦发 生任何匹配，则说明S集发生了变化，即有外来抗 原侵入。
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免疫算法
▪ 在最初的算法描述中，候选的监测器是随机产生的， 然后测试以删除与自身字串相匹配的监测器，算法中 采用的匹配规则是r-连续位匹配，即当两个字符串至 少存在连续r位相同是才发生匹配。
免疫算法介绍PPT课件
应用领域
免疫算法在多个领域得到广泛应用，如组 合优化、机器学习、数据挖掘、电力系统、 生产调度等。
研究现状
目前，免疫算法的研究已经取得了一定的 成果，但仍存在一些挑战和问题，如算法 的收敛速度和稳定性等。
研究展望
理论完善
未来研究将进一步完善免疫 算法的理论基础，包括免疫 系统的数学模型、算法的收 敛性和稳定性分析等。
缺点分析
计算量大
参数设置复杂
免疫算法需要进行大量的迭代和计算，尤 其在处理大规模优化问题时，计算量会变 得非常大，导致算法的运行时间较长。
免疫算法涉及的参数较多，参数设置对算 法的性能影响较大，如果参数设置不当， 可能导致算法的性能下降甚至无法收敛。
对初始解敏感
适用性问题
免疫算法对初始解有较强的依赖性，如果 初始解的质量较差，可能会导致算法陷入 局部最优解或无法收敛。
新方法探索
跨领域应用
针对免疫算法的改进和变种， 未来研究将探索新的免疫算 法，如基于免疫遗传算法、 免疫粒子群算法等。
随着大数据、人工智能等技 术的快速发展，免疫算法有 望在更多领域得到应用，如 医疗诊断、金融风控等。
与其他算法融合
未来研究将探索免疫算法与 其他优化算法的融合，如混 合算法、协同进化等，以提 高算法的性能和适应性。
控制系统
优化控制系统的参数，提高系 统的性能和稳定性。
02
免疫算法的基本原理
生物免疫系统概述
生物免疫系统是生物体内一套复杂的防御机制，用于识别和清除外来物质，维持内 环境稳定。
免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成，具有高度的组织结构和功能分化。
免疫应答是免疫系统对外来抗原的识别、记忆和清除过程，分为非特异性免疫和特 异性免疫两类。
人工免疫算法
摘要： 对免疫算法的研究现状作了介绍， 并将人工免疫算法特性和应用情况进行了比较和总 结，最后对算法的进一步研究方向提出了看法。 关键词：免疫算法；多峰值函数
1 引言
免疫系统是哺乳动物抵御外来病毒侵害的防御系统， 动物的生命过程中会遇到各种伤害 可能， 免疫系统为其正常的活动起着重要的作用。 免疫系统的一大特点就是用有限的资源有 效地应对了数量庞大且种类多变的病毒入侵。 受此特性的启发， 人们设计了一种具有对多峰 值函数进行多峰值搜索和全局寻优的新型算法。 这种算法称为免疫算法（Immune Algorithm---IA） ，本文给出了算法的基本原理，算法 的特性、算法的应用和展望。
Ex i Ai / Ci
式中， C i 是抗体 i 的密度（即数目） 。
（5）
由式（5）可知，与抗原亲和性高的抗体或低密度的抗体生存机率较大。由于高亲和性 的抗体得到促进，而高密度的抗体受到抑制，所以式（5）体现了免疫控制的多样性。 6）产生抗体 通过变异和交叉，产生进入下一代的抗体。 重复执行步骤 3 和步骤 6，直到收敛判据满足为止。 7）终止条件 终止条件满足后，优化过程结束。 应用免疫算法求解实际问题时，常将抗原、抗体、抗原和抗体之间的亲和性分别对应于 优化问题的目标函数、优化解、解与目标函数的匹配程度。
2.3 免疫算法的优点
2.3.1 多样性
免疫算法的步骤 5 实现了对抗体的促进和抑制， 自我调节能力。 步骤 6 通过变异和交叉 产生新的抗体，体现了生物的多样性。所以免疫算法能够获得许多优化问题的最优解。
2.3.2 记忆训练
对于以往出现过的抗原， 免疫算法产生相应抗体的速度比以前更快， 也就是说能非常快 地收敛到最优解。这个优点使得免疫算法在求解 TSP 问题、函数优化、机器学习方面有较 大的优势。
免疫算法的克隆选择过程
免疫算法的克隆选择过程% 二维人工免疫优化算法% m--抗体规模% n--每个抗体二进制字符串长度% mn--从抗体集合里选择n个具有较高亲和度的最佳个体进行克隆操作% A--抗体集合(m×n),抗体的个数为m,每个抗体用n个二进制编码(代表参数) % T--临时存放克隆群体的集合,克隆规模是抗原亲和度度量的单调递增函数% FM--每代最大适应度值集合% FMN--每代平均适应度值集合% AAS--每个克隆的最终下标位置% BBS--每代最优克隆的下标位置% Fit--每代适应度值集合% tnum--迭代代数% xymin--自变量下限% xymax--自变量上限% pMutate--高频变异概率% cfactor--克隆(复制)因子% Affinity--亲和度值大小顺序%%clear allclctic;m=65;n=22;mn=60;xmin=0;xmax=8;tnum=100;pMutate=0.2;cfactor=0.1;A=InitializeFun(m,n); %生成抗体集合A,抗体数目为m,每个抗体基因长度为n F='X+10*sin(X.*5)+9*cos(X.*4)'; %目标函数FM=[]; %存放各代最优值的集合FMN=[]; %存放各代平均值的集合t=0;%%while t<tnumt=t+1;X=DecodeFun(A(:,1:22),xmin,xmax); %将二进制数转换成十进制数Fit=eval(F); %以X为自变量求函数值并存放到集合Fit中if t==1figure(1)fplot(F,[xmin,xmax]);grid onhold onplot(X,Fit,'k*')title('抗体的初始位置分布图')xlabel('自变量')ylabel('每代适应度值集合')endif t==tnumfigure(2)fplot(F,[xmin,xmax]);grid onhold onplot(X,Fit,'r*')title('抗体的最终位置分布图')xlabel('自变量')ylabel('每代适应度值集合')end%% 把零时存放抗体的集合清空T=[];%% 把第t代的函数值Fit按从小到大的顺序排列并存放到FS中[FS,Affinity]=sort(Fit,'ascend');%% 把第t代的函数值的坐标按从小到大的顺序排列并存放到XT中XT=X(Affinity(end-mn+1:end));%% 从FS集合中取后mn个第t代的函数值按原顺序排列并存放到FT中FT=FS(end-mn+1:end);%% 把第t代的最优函数值加到集合FM中FM=[FM FT(end)];%% 克隆(复制)操作,选择mn个候选抗体进行克隆,克隆数与亲和度成正比,AAS是每个候选抗体克隆后在T中的坐标[T,AAS]=ReproduceFun(mn,cfactor,m,Affinity,A,T);%% 把以前的抗体保存到临时克隆群体T里T=Hypermutation(T,n,pMutate,xmax,xmin);%% 从大到小重新排列要克隆的mn个原始抗体AF1=fliplr(Affinity(end-mn+1:end));%% 把以前的抗体保存到临时克隆群体T里%从临时抗体集合T中根据亲和度的值选择mn个T(AAS,:)=A(AF1,:);X=DecodeFun(T(:,1:22),xmin,xmax);Fit=eval(F);AAS=[0 AAS];FMN=[FMN mean(Fit)];for i=1:mn%克隆子群中的亲和度最大的抗体被选中[OUT(i),BBS(i)]=max(Fit(AAS(i)+1:AAS(i+1)));BBS(i)=BBS(i)+AAS(i);end%从大到小重新排列要克隆的mn个原始抗体AF2=fliplr(Affinity(end-mn+1:end));%选择克隆变异后mn个子群中的最好个体保存到A里,其余丢失A(AF2,:)=T(BBS,:);enddisp(sprintf('\n The optimal point is:'));disp(sprintf('\n x: %2.4f, f(x):%2.4f',XT(end),FM(end)));%%figure(3)grid onplot(FM)title('适应值变化趋势')xlabel('迭代数')ylabel('适应值')hold onplot(FMN,'r')hold offgrid on。
epic免疫浸润算法原理
epic免疫浸润算法原理
Epic免疫浸润算法是一种用于分析和识别免疫细胞在肿瘤中的浸润情况的算法。
其原理基于以下几个步骤：
1. 数据预处理：首先，从肿瘤样本中获取免疫细胞的图像数据。
然后，对这些图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续分析的准确性。
2. 免疫细胞分割：使用图像分割技术将免疫细胞从肿瘤图像中分割出来。
这通常涉及到使用阈值、边缘检测等方法来区分免疫细胞和其他组织区域。
3. 特征提取：从分割出的免疫细胞图像中提取特征。
这些特征可以包括形状、纹理、颜色、灰度等信息。
常用的特征提取方法有傅里叶描述子、灰度共生矩阵等。
4. 特征选择：根据提取的特征，使用特征选择算法选择最具有区分免疫细胞和非免疫细胞的特征。
常用的特征选择方法有方差阈值、互信息等。
5. 分类器构建：使用选择的特征构建一个分类器，将免疫细胞和非免疫细胞进行分类。
常用的分类器有支持向量机、随机森林等。
6. 浸润程度评估：根据分类器的结果，对肿瘤中的免疫细胞进行浸润程度评估。
通常使用浸润指数或浸润面积等指标来评估免疫细胞
的浸润情况。
通过以上步骤，Epic免疫浸润算法可以帮助研究人员快速、准确地分析和识别肿瘤中的免疫细胞浸润情况，为免疫治疗和肿瘤研究提供重要的支持。
免疫粒子群优化算法
免疫粒子群优化算法一、本文概述随着和计算智能的飞速发展，优化算法在众多领域，如机器学习、数据挖掘、控制工程等，都展现出了巨大的潜力和应用价值。
作为优化算法中的一种重要分支，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法因其简单易实现、全局搜索能力强等特点，受到了广泛的关注和研究。
然而，随着问题复杂度的增加和实际应用需求的提升，传统的PSO算法在求解一些高维、多模态或非线性优化问题时，常常陷入局部最优解，难以找到全局最优解。
为了解决这些问题，本文提出了一种免疫粒子群优化算法（Immune Particle Swarm Optimization, IPSO）。
该算法结合了生物免疫系统的自学习、自适应和自组织等特性，通过引入免疫机制来增强PSO算法的全局搜索能力和收敛速度。
免疫粒子群优化算法的核心思想是将免疫算法中的抗体种群与粒子群优化算法中的粒子种群相结合，通过模拟生物免疫系统的多样性和记忆机制，实现粒子种群在搜索过程中的自我更新和优化。
本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理和发展现状，然后详细阐述了免疫粒子群优化算法的基本框架和实现过程。
在此基础上，通过一系列实验验证了免疫粒子群优化算法在求解高维、多模态和非线性优化问题上的有效性和优越性。
本文还对免疫粒子群优化算法的未来发展方向和应用前景进行了展望。
通过本文的研究，旨在为优化算法领域提供一种新颖、高效的算法工具，为解决复杂优化问题提供新的思路和方法。
也希望本文的研究能为相关领域的研究人员和工程师提供有益的参考和借鉴。
二、优化算法概述优化算法是一种寻找问题最优解的数学方法，广泛应用于工程、经济、管理等多个领域。
随着科技的发展，优化算法的种类和复杂性也在不断增加，其中粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种群体智能优化算法，因其简洁性和有效性，受到了广泛关注。
然而，传统的粒子群优化算法在面对复杂优化问题时，往往会出现早熟收敛、陷入局部最优等问题，限制了其在实际应用中的性能。
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免疫算法基本流程 -回复
免疫算法（Immune Algorithm，IA）是仿生学领域的一种元启发式算法，它模仿人类免疫系统的功能，用于解决复杂问题的优化问题。
其基本流程包括问题建模、个体编码、种群初始化、克隆操作、变异操作、选择操作等，接下来本文将从这些方面进一步展开详细描述。
一、问题建模
在使用免疫算法解决优化问题之前，需要将问题进行合理的建模。
建模过程主要涉及问题的因素、目标和约束条件等问题，例如在TSP（Traveling Salesman Problem）中，需要定义地图中所有城市之间的距离以及行走路线的长度等因素。
建模完成后，将其转化为适合于免疫算法处理的数学表示形式，这有助于优化算法的精度和效率。
二、个体编码
从问题建模后，需要将问题的变量转化为适合免疫算法处理的个体编码，即将问题的解转化成一些序列或数值，这样才能进行算法的操作。
对于不同的问题，需要设计合适的编码方式，例如对于TSP问题，可以将城市序列编码成01字符串等。
三、种群初始化
在免疫算法中，需要构建一个种群，种群中的每个个体代表了问题的一个解。
种群初始化是在搜索空间中随机生成一组解，并且保证这些解满足约束条件。
种群大小需要根据问题规模和计算能力来合理安排，一般情况下，种群大小越大，搜索空间越大，但是计算成本也越高。
四、克隆操作
在免疫算法中，克隆操作是其中一个重要的基因变异操作。
该操作的目的是产生大量近似于当前最优的个体，增加搜索空间的多样性。
克隆操作的流程如下：
1.计算适应度函数值，根据适应度函数值进行排序。
2.选择适应度函数值最优的一部分个体进行克隆操作。
3.对克隆个体进行加密操作，增加其多样性。
5、变异操作
变异操作是免疫算法中的一个基本操作，其目的是使部分克隆个体产生和原个体不同的搜索方向，增加搜索空间的变异性。
在变异操作中，采用随机、局部搜索或任意搜索等
方法来对某些个体进行改变其参数或某些属性，以期望产生一些新的解。
变异操作的流程如下：
1.从克隆群体中随机选择一定数量的个体进行变异操作。
2.设计变异操作算子，例如随机重组、位移和旋转等。
3.对选定的个体进行变异操作，得到一定数量的新个体。
6、选择操作
免疫算法中的选择操作主要是选择适应度值比较高的个体，其目的是保留多样化的种群，防止算法陷入局部最优解。
选择操作的流程如下：
1.选择适应度值比较高的一部分个体。
（可以采用锦标赛等方法进行选择）
2.将新个体替换掉原有的个体。
保留适应度更优的新个体。
免疫算法的基本流程主要包括了问题建模、个体编码、种群初始化、克隆操作、变异操作、选择操作等，每个环节都需要考虑问题本身的特性和要求，以及计算机资源的限制等情况。
通过这些环节有机组合，可以找到问题的最优解。