免疫算法公式
医学检验技术：免疫检验公式大全
医学检验技术：免疫检验公式大全
免疫学是检验考试中的必考项。
今天就重点讲一下免疫学检验公式大全。
1.外周血单个核细胞分离的实验中，为分离单个核细胞，常常要利用一种比重在075-1.090之间的介质，使得单个核细胞与其他血细胞分离。
为了加快沉浮速度，一般还要做离心分离，这时细胞在介质中的沉降速度用以下公式表示：
沉降速度=2r2(Q-Q0)g/g
其中r为细胞半径，Q为细胞比重，Q0为介质比重，g为离心力，为细胞与等体积标准颗粒的摩擦系数的比值，为介质的黏度。
2.淋巴细胞的功能检测中，需要检测转化为淋巴母细胞的淋巴细胞比例，即淋巴细胞的增殖实验。
转化后的淋巴细胞，可表现为细胞变大，胞质空泡，核仁明显等，即成为淋巴母细胞。
该实验中，转化率可以这样表示：转化率=转化的淋巴细胞数/未转化的淋巴细胞数100%
3.在检测中性粒细胞的杀菌实验中，我们需要检测杀菌率。
杀菌率的检测方法常用显微镜法和溶菌法。
前者将白细胞与葡萄球菌混合，碱性美兰染色后在油镜下观察吞噬细菌的白细胞数：杀菌率=胞内含有染菌体的细胞数/吞噬细菌的白细胞数100%
4后者将白细胞悬液和经人血调理过后的细菌混合后，隔一段时间取定量培养物，接种固体培养基培养，37℃培养18小时后计算生长菌落数。
杀菌率=[1-(作用30min或60min后的菌落数/0min 菌落数)] 100%
4.巨噬细胞的功能检测中，常用吞噬鸡红细胞实验来衡量其吞噬功能，有此公式：吞噬率=吞噬CRBC的巨噬细胞数/200 100%。
免疫算法——精选推荐
免疫算法理论与应用近代免疫的概念是指机体对自己或非己的识别并排除非己的功能，目的是维持自身生理平衡与稳定.免疫算法就是模拟免疫系统抗原识别、抗原与抗体结合及抗体产生过程，并利用免疫系统多样性和记忆机理抽象得到的一种免疫算法。
这里介绍免疫算法的算法流程与代码.免疫学中基本概念的思想在免疫算法设计中得到有效应用，即亲和力，相似度，浓度及激励度,根据算法需要给出描述. 定义1 亲和力指抗体与抗原的匹配程度.反映在优化问题上，抗体（NBP）的亲和力定义为函数，与成反比，在此仍表示抗aff:S (0,1)aff(x)f(x)f(x)x体对应的可行解的目标函数.这里选择 1 aff(x) ,0 1 .f(x)1e定义2 相似度指抗体与其他抗体的相似程度，其被定义为，此根据信息熵理论设计.体G为设M为含有m个字符的字符集，群Aff:S S *0,1+由N个长度为的字符串构成的集合，即l，其中G中基因座的其中为M 信息熵定义为 jG ,X ..., M,1 i l-xxxx12lim中第个符号出现在基因座上的概率. ,ij log(G,N)p pp Hj ij ijiji 1定义3 抗体浓度指抗体在抗体群中与其相似的抗体所占的比例，定义为函数即C(u) ，其中为C:X S *0,1+, , X|Aff(u,) -浓度阈值，，在此称为浓度抑0 1N制半径. 定义 4 激励度是指抗体应答抗原和被其他抗体激活的综合能力，定义为函e 数，其中为调节因子，.抗体应答 c(x)/1act:X S ,act(x) aff(x)抗原综合能力与其亲和力成正比，与其在抗体群中浓度成反比. 定义 5 克隆选择是指在给定的选择率下，，在抗体群中选择亲0 1和力较高的抗体.亲和力低的抗体则被清除. 定义6 细胞克隆是指在给定的繁殖数M下，抗体群X中所有抗体依据自s2身的亲和力及繁殖率共繁殖M个克隆的映射.，它是确定性映射，:X S Tcmxxxs即设为抗体群的繁殖率函数，为抗体群，则定义X {,,...,}r: 12m x抗体繁殖个相同的克隆构成的集合. 由下式确定：mmiiim . N r(X) af(f), Mmxmiiii 1定义 7 亲和突变是指抗体空间到自身的随机映射，，其作用方式:S S T m是抗体按与其亲和力成正比的可变概率独立地改变自身的基因，可选 . P(x) exp(aff(x))定义 8 克隆抑制指在抗体群中依据抗体的亲和力和相似度抑制部分抗体的确定性映射,.克隆抑制算子的设计，设X是群体规模为M的抗体群，: SMSTr 依据抗体的相似度和抑制半径以及式，将X划分为子群，不妨设Aff(u,) 获q个子群，利用处罚函数对中亲和力低的抗体进行处罚. ,1 i qPPii定义9 免疫选择是指在抗体群中依据抗体的激励度选择抗体的随机映射，N按其概率规则: S,STisac t()xiP{T } . x(X)ii act()xjx X j定义 10 募集新成员指在抗体空间S中随机选择抗体. 免疫算法描述如下： Step 1 确定初始群体规模N，克隆总数M，克隆选择率，抑制半径， 募集新成员插入率，. M N Step 2 随机产生N个抗体构成初始抗体群，计算中抗体亲和力. AA00 Step 3 利用克隆选择算子在中选择个抗体构成群体. NABnn1 Step 4 克隆选择算子作用繁殖M个克隆，中抗体进入记忆池，并更BBnn新记忆池中亲和力低的抗体. Step 5 依据亲和突变算子对每个克隆细胞进行突变，获得克隆集. Cn* Step 6克隆抑制算子作用于，获得克隆集C C nn* Step 7 计算与中亲和力较高的N个抗体的激励度.用比例选择选取CAnn 个抗体.其中中亲和力最高的不参与选择.获得新群体. N round( N)1ADnn Step8 由募集新成员算子任选个自我抗体插入，并计算round( N)Dn 个抗体的亲和力，从而获得. round( N)An1 Step 9 若满足终止条件，输出结果，否则，返回step 3. 免疫算法在函数优化中应用举例例Rosebrock函数的全局最大值计算. 222max )(1)f(,) 100 (xxxxx21121s..t8 2.0i4 8(12.04 x i确定编码方法：xx用长度为10的二进制编码串来分别表示俩个决策变量.10位二进制编码串,12xx可以表示从0到1023之间的1024个数，故将的定义域离散化为1023个,12均等的区域，包括俩端点共1024个不同的离散点.从离散点-2.048到 2.048，依次让它们对应于00000000000（0）到11111111111（1023）之间的二进制编码.再将xx,分别表示的两个10位长的二进制编码串接在一起，组成一个20位长的二12进制编码，它就构成了函数优化问题的染色体编码方法.使用这种编码方法，解空间与免疫算法的搜索空间具有一一对应的关系. 确定解码方法：解码时需将20位长的二进制编码串切断为二个10位长的二进制编码串，然后分别将它们转换成对应的十进制整数代码，分别记为和. 依据前述个体编码方yy12yx法和对定义域的离散化方法可知，将代码转换为的解码公式为：iiyx ,(i 1,2) 4.09 62.048i i1023求函数的全局最大值免疫算法代码如下：Rosebrock #include <stdio.h>#include<stdlib.h> #include<time.h>#include<math.h> #define LENGTH1 10 #define LENGTH2 10 #define CHROMLENGTH LENGTH1+LENGTH2 #define POPSIZE 300 int MaxGeneration =500; struct individual { char chrom[CHROMLENGTH+1]; ;//适应度double value ;//亲和力double affective//浓度double concentration;//激励度double activity; }; int generation; int best_index; struct individualpopulation[POPSIZE]; struct individual nextpopulation[POPSIZE];struct individual array[POPSIZE]; struct individual A; structindividual B; struct individual bestindividual; struct individual currentbest; int PopSize =80; double umu =0.08; double r =0.001; double rad =0.3; int clone_total =0;//******************************************************************** void GenerateInitialPopulation(); long DecodeChromosome(char *string,int point,int length); void CalculateObjectValue(struct individual array[],int n); void Calculateaffective(struct individual array[],int n); void EvaluatePopulation(); void affectivesort(struct individual array[],intn); void clonenum(); void MutationOperator(void);void GenerateNextPopulation(void); double CalculateSimilarity(struct individual A,struct individual B); voidInhibition(void); void chongzu(); void CalculateConcentrationValue(struct individual population[],int n);void CalculateActivityValue(struct individual population[],int n);void activeslect(); void sortnewmember(); void PerformEvolution();void FindBestIndividual(); void OutputTextReport();//******************************************************************** void main() { generation=0; GenerateInitialPopulation(); EvaluatePopulation(); while(generation<MaxGeneration) { generation++; GenerateNextPopulation(); EvaluatePopulation(); PerformEvolution(); OutputT extReport(); } } //******************************************************************** void GenerateInitialPopulation() { int i,j; srand((unsigned)time(NULL)); //srand((unsigned)time(0)); for(i=0;i<PopSize ;i++) { for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++) { population[i].chrom[j]=(rand()%10<5)?'0':'1'; } population[i].chrom[CHROMLENGTH]='\0'; } } //********************************************************************void GenerateNextPopulation(void) {//排序选择亲和力高的进行克隆affectivesort(population,PopSize); clonenum(); MutationOperator(); Inhibition(); chongzu(); activeslect(); sortnewmember(); } //****************************************************** ************** void EvaluatePopulation(void) { CalculateObjectValue ( population,PopSize); Calculateaffective ( population,PopSize);FindBestIndividual(); } //****************************************************** *********************** long DecodeChromosome(char *string,int point,int length) { int i; long decimal=0L; char *pointer; for(i=0,pointer=string+point;i<length;i++,pointer++) { decimal+=(*pointer-'0')<<(length-1-i); } return(decimal); } //****************************************************** *********************** void CalculateObjectValue(struct individual array[],int n) { int i; long temp1,temp2; double x1,x2; for (i=0;i<n;i++) { temp1=DecodeChromosome(array[i].chrom,0,LENGTH1); temp2=DecodeChromosome(array[i].chrom,LENGTH1,LENGTH2);x1=4.096*temp1/1023.0-2.048; x2=4.096*temp2/1023.0-2.048; array[i].value=100*(x1*x1-x2)*(x1*x1-x2)+(1-x1)*(1-x1); } } //****************************************************** *********************** void Calculateaffective(struct individual array[],int n){ int i; for(i=0;i<n;i++) { array[i].affective=1.0/(exp(-(r*array[i].value))+1.0); } } //****************************************************** *********************** void affectivesort(struct individual array[],int n) { int i,j; struct individual a; for(j=0;j<n-1;j++){ for(i=0;i<n-1-j;i++) { if(array[i].affective<array[i+1].affective){ a=array[i+1]; array[i+1]=array[i]; array[i]=a; } } } }//****************************************************************** void FindBestIndividual() { int i; bestindividual=population[0]; for(i=0;i<PopSize;i++){ if(population[i].affective>bestindividual.affective){ bestindividual=population[i]; best_index=i; }if(generation==0) { currentbest=bestindividual; } else{ if(bestindividual.affective>currentbest.affective){ currentbest=bestindividual; } } } }//***************************************************************************** void PerformEvolution(){ if(bestindividual.affective>currentbest.affective){ currentbest=population[best_index]; } }//***************************************************************************** void clonenum() { int i,j; int M =100; int m[POPSIZE]; int L=0; double sum1=0; double sg =0.8; for(i=0;i<(int)(sg*M);i++) { sum1+=array[i].affective;m[i]=(int)(array[i].affective*M/sum1); clone_total+=m[i]; }for(i=0;i<(int)(sg*M);i++) { for(j=0;j<m[i];j++) nextpopulation[L++]=array[i]; } }//***************************************************************************** void MutationOperator(void) { int i,j; double p,po; for(i=0;i<clone_total;i++){ for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++) { po=rand()%1000/1000.0; p=exp((-1)*nextpopulation[i].affective); if(po<p) { nextpopulation[i].chrom[j]=(nextpopulation[i].chrom[j]=='0')?'1':'0'; } } } }//***************************************************************************** double CalculateSimilarity (struct individual A,struct individual B) { int j=0; double sum=0.0; for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++){ sum+=(A.chrom[j]=B.chrom[j])?0:1; } sum=sum*(log(2.0))/CHROMLENGTH; return sum; }//***************************************************************************** void Inhibition(void) { int i,j; int L=0;int numinh=0; //double rad =0.3; CalculateObjectValue(nextpopulation,clone_total); Calculateaffective(nextpopulation,clone_total); 排序进行抑制affectivesort(nextpopulation,clone_total);// for(i=0;i<clone_total-1;i++) { for(j=i+1;j<clone_total;j++) { if(CalculateSimilarity(nextpopulation[i],nextpopulation[j])>rad) { nextpopulation[++L]=nextpopulation[j]; } } clone_total=L+1;L=i+1; } clone_total=L+1; } //****************************************************** *********************** void chongzu() { int i; for(i=0;i<clone_total;i++){ population[i+PopSize]=nextpopulation[i]; } affectivesort(population,clone_total+PopSize); } //****************************************************** *********************** void CalculateConcentrationValue(struct individual population[],int n) { int i,j,m=0; for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<n;j++) { m+=(CalculateSimilarity(population[i],population[j])<rad)?1: 0; } } population[i].concentration=m*(1.0)/(n); } //****************************************************** *********************** void CalculateActivityValue(struct individual population[],int n) { int i; double h=1.5; for(i=0;i<n;i++) { population[i].activity=population[i].affective*exp(-population[i].concentration/h); } } //****************************************************** *********************** void activeslect() { int i,index; double umu=0.08; int N3=(int)(PopSize*umu); double p;double sum2=0.0; double concent[POPSIZE]; struct individual con_population[POPSIZE];CalculateConcentrationValue(population,PopSize); CalculateActivityValue(population,PopSize); for(i=0;i<PopSize;i++) { sum2+=population[i].activity; } for(i=0;i<PopSize;i++) { concent[i]=population[i].activity/sum2; } for(i=1;i<PopSize;i++) { concent[i]=concent[i-1]+concent[i]; } for(i=0;i<PopSize;i++) { p=rand()%1000/1000.0; index=0; while (p>concent[index]) { index++; } con_population[i]=population[index]; } for(i=0;i<PopSize-N3;i++) { population[i]=con_population[i]; } } //***************************************************************************** void sortnewmember() { int i,j; intN3=(int)(PopSize*umu); for(i=0;i<N3;i++) { for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++) { population[i+PopSize-N3].chrom[j]=(rand()%10<5)?'0':'1'; } population[i+PopSize-N3].chrom[CHROMLENGTH]='\0';} } //***************************************************************************** void OutputT extReport(void) { int i; printf("gen=%d,best=%f,",generation,currentbest.value);printf("chromosome="); for(i=0;i<CHROMLENGTH;i++) { printf("%c",currentbest.chrom[i]); } printf("\n"); } 运行结果为：所以该问题全局最优解为. f( 2.048,2.048) 3905.926227参考文献[1] 黄席樾，张著洪等.现代智能算法理论及应用.北京科学出版社，2005.[2] 周明.遗传算法原理及其应用.国防工业出版社，2002.202.。
第7章 免疫算法
7.1.2 免疫系统的生物学原理
从人的角度：免疫的主要作用是帮助人体自身的 免疫系统抵制由病毒和细菌引起的疾病。 从生物学角度：免疫或免疫接种是强化个体抵御 外部个体的能力的过程。
7.1.2 免疫系统的生物学原理
相关名词
抗原：被免疫系统看作异体，引起免疫反应的分 子。即能刺激人体免疫的细胞，使人体产生免疫 反应的物质。可以是人体本身固有的，如血液， 也可以是人体内根本不存在的，如某些细菌，病 毒，药物等。 抗体：免疫系统用来鉴别和移植外援物质的一种 蛋白质复合体。每种抗体只识别特定的目标抗原。 当某种抗原刺激人体后，人体对这种抗原会产生 一种能识别它，并抵抗或消灭它的物质。当这种 抗原再次入侵时，人体会产生抵抗（免疫）能力， 从而避免疾病的发生。
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 否 探测到非自体
是
没有探测到
7.3.2 克隆选择算法
克隆选择原理图
抗原 抗原决定基 抗体决定簇 10011001 11101001 01100110
成熟
2
12
47
128
死亡
骨髓
克隆选择
2
2
2
2
128
128
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
图 免疫系统层次示意图
7.1.3 二进制模型
轻链 抗体决定簇 Paratope
图 B细胞抗体结构图
抗体j 重链 抗原决定基 Epitope
抗体k B 淋巴细胞
immunoscore计算方法(一)
immunoscore计算方法(一)Immunscore计算方法详解1. 什么是Immunoscore计算方法Immunoscore计算方法是一种用于评估肿瘤患者免疫状态的计算方法。
通过对肿瘤组织中不同类型免疫细胞的计数和定量，可以准确评估患者的免疫反应水平，并预测其对治疗的反应和预后。
2. 利用免疫细胞计数计算Immunoscore的方法Immunoscore计算方法主要利用免疫组织化学染色或流式细胞术来进行免疫细胞计数，以获取不同类型免疫细胞的数量。
通常，需要计数以下几种免疫细胞：•CD8+ T细胞•CD4+ T细胞•调节性T细胞（Treg细胞）•自然杀伤细胞（NK细胞）•标记为PD-1、PD-L1或其他免疫检查点的细胞3. 免疫细胞计数的样本选择为了准确计算Immunoscore，样本选择至关重要。
一般而言，选择包括原发病灶、淋巴结转移和血液中的免疫细胞进行计数。
为了避免异质性，应尽量选择组织中最具代表性的区域进行计数。
4. Immuniscore的计算公式根据不同研究和实验室的不同，Immunoscore的计算公式可能会略有差异。
以下是一个简单的计算公式例子：Immunoscore = (CD8+ T细胞计数 + NK细胞计数) - (CD4+ T细胞计数 + Treg细胞计数 + PD-1阳性细胞计数)5. Immuniscore和治疗反应的关系多项研究表明，Immunoscore高的患者对免疫治疗和免疫检查点抑制剂的治疗反应更好。
高免疫反应水平意味着免疫系统更活跃，更有可能对抗肿瘤细胞。
6. Immuniscore和预后的关系与治疗反应类似，Immunoscore也与患者的预后密切相关。
Immunoscore高的患者通常具有较好的预后，而Immunoscore低的患者可能具有较差的预后。
通过定期监测Immunoscore的变化，可以及早发现疾病进展并采取相应的治疗措施。
7. Immuniscore方法的优势和局限性Immunoscore方法具有以下优势：•非侵入性：Immuscore计算方法通过对组织样本的染色或流式细胞术进行计数，无需额外侵入性检查。
放射免疫检定法反应公式
放射免疫检定法反应公式
放射免疫检定法反应公式是指在放射免疫检定法中所使用的反应公式。
一般而言，放射免疫检定法中所使用的反应公式包括抗原-抗体反应、放
射性示踪物质的衰变以及检测信号的计算等三个方面。
其中，抗原-抗体
反应公式为：
Ag+Ab⇄Ag-Ab。
Ab表示抗体，Ag表示抗原。
放射性示踪物质的衰变公式为：
N=N0e(-λt)。
其中，N表示剩余放射性示踪物质数量，N0表示初始放射性示踪物质
数量，λ为放射性示踪物质的衰变常数，t表示时间。
检测信号的计算公式为：
Cpm = (N- B)/Xt。
其中，Cpm表示计数率，N表示放射性样品测量的计数值，B表示放
射性样品测量的背景计数值， Xt表示测量时间。
以上三个公式在放射免疫检定法中均具有重要的应用价值。
四种改进免疫算法及其比较_余建军
文章编号:1001-4098(2006)02-0106-07四种改进免疫算法及其比较X余建军,孙树栋,吴秀丽,蔡志强(西北工业大学机电学院系统集成与工程管理研究所,陕西西安 710072)摘 要:免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能优化算法,具有解决复杂工程问题的潜力。
然而,免疫算法存在两个严重的缺陷:容易陷入局部最优平衡态,进化后期搜索停滞不前。
通过在免疫机理、优化机制、结构和行为等方面进行深入分析和巧妙改进,提出了多种群免疫算法、双倍体免疫算法、自适应免疫算法和多种群双倍体自适应免疫算法四种新的免疫算法。
对20个典型组合优化Job-Sho p Benchmar k问题进行了仿真试验,仿真结果表明提出的四种新免疫算法均优于一般免疫算法,不仅有很好的全局收敛性,而且稳定高效。
关键词:免疫算法;多种群免疫算法;双倍体免疫算法;自适应免疫算法;多种群双倍体自适应免疫算法中图分类号:T P301;T P278 文献标识码:A 免疫系统被称为人体的第二个大脑,能识别并清除抗原,实现免疫防卫功能,具有许多在工程上有启发意义的特性,如模式识别、学习、记忆、适应性、特异性等。
根据Bur net的克隆选择学说、Jerne的免疫网络学说和反向选择机制构造了免疫算法(Immune A lgo rithm,I A)[1],它把要解决的问题和约束条件当作抗原,把问题的解当作抗体,通过免疫操作使抗体在解空间不断搜索进化,按照亲合度对抗体与抗原之间的匹配程度以及抗体之间的相似程度进行评价,直至产生最优解。
免疫算法在解决大空间、非线性、全局寻优等复杂问题时具有独特优越性,已经应用于优化计算、系统工程和计算机安全等多个工程领域,是继人工神经网络系统和遗传算法之后的又一研究热点[2-5]。
然而,现有免疫算法存在两个严重的缺陷,即容易陷入局部最优的平衡态,以及进化后期搜索停滞不前,使得算法最终搜索的结果往往不是全局最优解,而是局部最优解[6,7]。
疫苗免疫离散度计算公式
疫苗免疫离散度计算公式疫苗免疫离散度是指在特定时间和地点，人群对某种疾病的免疫状况。
它是评估疫苗接种效果的重要指标之一，也是疫苗接种策略制定的重要依据。
疫苗免疫离散度的计算公式是一种数学模型，通过对人群接种疫苗后的免疫水平进行统计分析，从而评估疫苗接种效果和人群的免疫状况。
疫苗免疫离散度计算公式的基本原理是通过对人群接种疫苗后的免疫水平进行统计分析，来评估疫苗接种效果和人群的免疫状况。
其计算公式如下：疫苗免疫离散度 = （接种疫苗后的免疫人群数量预期免疫人群数量）/ 预期免疫人群数量× 100%。
其中，接种疫苗后的免疫人群数量是指在特定时间和地点，接种了疫苗后获得了免疫力的人数；预期免疫人群数量是指在特定时间和地点，根据疫苗接种率和疫苗免疫效果预期获得免疫力的人数。
通过这个公式，我们可以计算出在特定时间和地点，接种了疫苗后获得了免疫力的人数与预期获得免疫力的人数之间的差异，从而评估疫苗接种效果和人群的免疫状况。
疫苗免疫离散度的计算结果可以直观地反映出疫苗接种效果和人群的免疫状况，为制定疫苗接种策略和改进疫苗接种工作提供科学依据。
疫苗免疫离散度的计算公式是基于疫苗接种原理和免疫学理论建立的数学模型，它能够客观地反映出疫苗接种效果和人群的免疫状况。
通过对疫苗免疫离散度的计算，我们可以及时发现疫苗接种效果不佳的地区和人群，采取针对性的措施加强疫苗接种工作，提高人群的免疫水平，从而有效地控制和预防疾病的传播。
除了疫苗免疫离散度的计算公式，还有一些其他指标和方法可以用来评估疫苗接种效果和人群的免疫状况，如接种率、免疫水平检测、疫苗有效性评估等。
这些指标和方法可以相互补充，共同为评估疫苗接种效果和人群的免疫状况提供科学依据。
在实际应用中，疫苗免疫离散度的计算需要收集大量的数据，并进行统计分析和计算。
这对于疫苗接种工作和疫苗接种策略的制定提出了挑战，需要政府部门、医疗机构和科研机构共同合作，加强数据采集和信息共享，提高数据分析和计算能力，从而更好地评估疫苗接种效果和人群的免疫状况。
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。
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免疫算法公式
免疫算法是一种新型的优化算法，其基本思想是模拟生物体免疫系统对外界刺激的反应过程，以实现优化问题的求解。
免疫算法涉及到一些基本的公式，包括：
1. 抗体与抗原的亲和度计算公式
亲和度是指抗体与抗原之间相互作用的强度，通常使用欧几里得距离或哈密顿距离来计算。
欧几里得距离公式如下：
$d(x,y)=sqrt{(x_1-y_1)^2+(x_2-y_2)^2+...+(x_n-y_n)^2}$ 其中，$x$和$y$代表两个向量，$n$代表向量维数。
2. 抗体的亲和力更新公式
抗体的亲和力可以通过适当的更新策略来调整，以达到最优解。
典型的更新公式包括：
$aff_j=aff_j+alphacdot(aff_i-aff_j)$
其中，$aff_i$和$aff_j$分别代表两个抗体的亲和力值，$alpha$是调整因子。
3. 克隆选择算子公式
克隆选择算子是免疫算法中的核心操作，它通过复制和选择策略来增加优秀抗体的数量。
克隆选择算子的基本公式如下：
$n_i=frac{p_i}{sum_{j=1}^Np_j}$
其中，$n_i$代表第$i$个抗体的克隆数量，$p_i$代表抗体
$i$的适应度值，$N$代表总抗体数量。
4. 基因重组算子公式
基因重组算子是免疫算法的另一个重要操作，它通过随机交换抗体基因的方式来产生新的解。
基因重组算子的公式如下：
$x_k=left{begin{aligned}&x_{i,k},&rand()<p_c&x_{j,k},&rand( )>=p_cend{aligned}right.$
其中，$x_{i,k}$和$x_{j,k}$分别代表两个抗体在第$k$个基因位置的取值，$p_c$是交叉概率，$rand()$是一个均匀分布的随机数。
以上是免疫算法中一些常用的公式，它们在免疫算法的求解过程中起到非常重要的作用。