计算智能第7章 免疫算法
免疫算法的介绍及应用
免疫算法的介绍及应用免疫算法（Immunological Algorithm）是一种受免疫系统机制启发的优化算法，模拟了生物免疫系统的工作原理。
它最早由荷兰科学家de Castro于1999年提出，目的是通过模拟免疫系统的基本运行机制来解决优化问题。
免疫系统是人体的一种重要防御系统，能够识别和消除有害物质，并保持身体健康。
免疫系统具有两个重要的特性：学习能力和记忆能力。
学习能力使免疫系统能够识别新出现的有害物质，而记忆能力使免疫系统能够对先前遭遇过的有害物质做出快速反应。
免疫算法通过模拟免疫系统的学习和记忆机制，将问题转化为一个抗体-抗原的优化过程。
抗体代表解空间中的一个解，而抗原则代表问题的优化目标。
免疫算法通过选择、克隆、变异等操作来更新和改良抗体种群，进而得到最优解。
1.优化问题求解：免疫算法可以应用于函数优化、组合优化、图像处理等各种优化问题的求解。
例如，可以通过免疫算法来求解工程设计问题中的最优设计参数，或者在图像处理中利用免疫算法进行图像分割和图像匹配等优化任务。
2.机器学习：免疫算法可以用于解决机器学习中的分类、聚类和回归等问题。
通过将数据样本表示为抗体，利用免疫算法最佳分类器或聚类策略，可以提高机器学习算法的性能和效果。
3.数据挖掘：在数据挖掘任务中，免疫算法可以应用于特征选择、异常检测和关联规则挖掘等方面。
例如，在特征选择中，可以使用免疫算法来选择最佳的特征子集，以提高数据分类和预测的准确性。
4.优化网络结构：免疫算法可以应用于神经网络、模糊神经网络和遗传算法等算法中，用于寻找最佳的网络结构或参数。
通过免疫算法的和优化，可以改善网络的学习和泛化能力，提高网络在模式识别和预测问题中的性能。
总之，免疫算法是一种灵活且高效的优化算法，具有较广泛的应用领域。
它通过模拟生物免疫系统的学习和记忆机制来解决各种优化问题，具有良好的性能和鲁棒性。
在未来的研究和应用中，免疫算法有望为多样化和复杂化的问题提供更为有效的解决方案。
免疫算法——精选推荐
免疫算法⽬录1选题依据和意义 (2)1.1研究背景及意义 (2)1.2免疫算法的概述 (2)1.3免疫算法的研究现状 (3)1.4物流配送中⼼选址的概述 (4)1.5物流配送中⼼的研究现状： (4)1.6论⽂组织结构 (5)2基本的免疫算法 (5)2.1免疫算法的相关概念介绍： (6)2.2免疫算法的步骤 (7)2.3免疫算法流程图： (8)2.4选择参数 (11)2.5免疫算法与遗传算法的⽐较： (12)3物流配送中⼼选址的数学模型的建⽴ (13)4免疫算法物流配送中⼼选址中的应⽤： (14)5实验： (15)5.1⼩结 (18)6总结与展望 (18)1选题依据和意义1.1研究背景及意义科技⽇新⽉异的发展的21世纪，学科之间的融合成为了各学者的研究新⽅向，各学科之间相互渗透、相互影响、相互作⽤成为了新世纪科技发展的新特征。
其中，由计算机科学与⽣命学科相互结合⽽产⽣的新型智能算法——免疫算法就是其中的代表之⼀。
近年来，随着我国经济的快速发展并逐渐⾛向全球化的道路，物流已成为了经济发展的重要产业之⼀，现如今各⼤城市都建设有⾃⼰的物流配送⽹络，这对于城市的招商引资，资源的优化配置，经济产业的运⾏效率都有着促进作⽤。
物流配送中⼼作为物流业重要的环节，其选址问题吸引着专家学者投⾝研究当中。
由于物流配送中⼼⼀旦选定并进⾏建设，其位置是固定的，所以在地址的选定上尤为重要。
相⽐较于传统的选址⽅法，免疫算法以其收敛速度快，鲁棒性强等特点，得到专家学者们的青睐。
免疫算法是模仿⽣物免疫机制，结合基因的进化机理，⼈⼯地构造出的⼀种新型智能搜索算法。
免疫算法具有⼀般免疫系统的特征，免疫算法采⽤群体搜索策略，⼀般遵循⼏个步骤”产⽣初始化种群→适应度的计算评价→种群间个体的选择、交叉、变异→产⽣新种群”。
通过这样的迭代计算，最终以较⼤的概率得到问题的最优解。
相⽐较于其他算法，免疫算法利⽤⾃⾝产⽣多样性和维持机制，保证了种群的多样性，克服了⼀般寻优过程中特别是多峰值的寻优过程中不可避免的“早熟”问题，求得全局最优解。
计算智能第7章 免疫算法PPT课件
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
克隆选择
2
2
2
2
128
128
部分抗体
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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
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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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。
免疫算法基本流程 -回复
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。
免疫算法资料
免疫算法免疫算法（Immune Algorithm）是一种基于人类免疫系统工作原理的启发式算法，通过模拟人体免疫系统的机理来解决优化问题。
人体免疫系统作为生物体内的防御系统，可以识别并消灭入侵的病原体，同时保护自身免受损害。
免疫算法借鉴了人体免疫系统的自我适应、学习和记忆等特点，将这些特点引入算法设计中，实现了一种高效的优化方法。
算法原理免疫算法中最核心的概念是抗体和抗原，抗体可以看作是搜索空间中的一个解，而抗原则是代表问题的目标函数值。
算法通过不断更新和优化抗体集合，寻找最优解。
免疫算法的工作原理主要包括以下几个步骤：1.初始化种群：随机生成一组初始解作为抗体集合。
2.选择和克隆：根据适应度值选择一部分优秀的抗体，将其进行克隆，数量与适应度成正比。
3.变异和超克隆：对克隆的抗体进行变异操作，引入随机扰动，形成新的候选解。
超克隆即通过一定规则保留部分克隆体，并淘汰弱势克隆体。
4.选择替换：根据新生成解的适应度与原有解的适应度进行比较，更新抗体集合。
应用领域免疫算法由于其模拟人体免疫系统的独特性，被广泛应用于复杂优化问题的求解，如工程优化、图像处理、模式识别、数据挖掘等领域。
免疫算法在这些领域中具有很强的适用性和可扩展性，能够有效地解决局部最优和高维空间搜索问题。
在工程优化方面，免疫算法可以用来解决设计问题、调度问题、控制问题等，提高系统的性能和效率；在图像处理领域，免疫算法可以用来实现图像分割、特征提取、目标识别等任务，有效处理大规模图像数据；在数据挖掘领域，免疫算法可以发现数据之间的潜在关联和规律，帮助用户做出决策。
发展趋势随着人工智能技术的快速发展，免疫算法在解决复杂问题中的优势逐渐凸显。
未来，免疫算法将继续深化与其他优化算法和机器学习领域的整合，发展出更加高效和智能的算法模型。
同时，随着计算机性能的提升和算法理论的不断完善，免疫算法在实际应用中将展现出更广阔的应用前景。
综上所述，免疫算法作为一种启发式优化算法，在工程优化、图像处理、数据挖掘等领域具有广泛的应用前景。
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 。
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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。
免疫算法 基本原理
免疫算法基本原理一、免疫算法是啥呢？免疫算法呀，就像是我们身体的免疫系统在计算机算法里的一个超酷的“化身”。
想象一下，我们的身体遇到病菌入侵的时候，免疫系统会派出各种细胞来识别、对抗病菌，让我们保持健康。
免疫算法也是类似的道理呢。
它是一种基于生物免疫系统原理而开发的算法。
这个算法里有很多的“小卫士”，这些“小卫士”可以在一个数据的“世界”里到处巡逻，去寻找那些不符合正常规则的数据，就像免疫系统里的细胞寻找病菌一样。
二、免疫算法的几个重要部分在免疫算法里，有一个很重要的东西叫抗体。
抗体就像是免疫系统里专门对抗病菌的那些细胞。
在算法里，抗体是用来识别和结合那些我们不想要的数据或者模式的。
比如说，如果我们要在一堆数据里找到那些异常的数据，抗体就会像小侦探一样，去发现那些跟正常数据不太一样的家伙。
还有一个就是抗原。
抗原呢，就像是病菌啦，是那些被抗体识别和对抗的对象。
在数据的世界里，抗原可能是那些错误的数据、不符合要求的数据或者是我们想要优化的目标。
三、免疫算法的工作流程免疫算法的工作就像是一场有趣的战斗。
首先，会产生很多的抗体，这些抗体就像一群勇敢的小战士，在数据的战场上待命。
然后，当抗原出现的时候，抗体们就开始行动啦。
它们会根据自己的特性去尝试和抗原结合。
如果结合得很好，那就说明这个抗体很厉害，能够有效地识别这个抗原。
接着呢，那些成功结合抗原的抗体就会得到奖励，就像士兵立了功一样。
它们可能会被留下来，并且还会被复制更多，这样就有更多厉害的抗体在战场上了。
而那些结合得不好的抗体呢，就可能会被淘汰掉。
四、免疫算法的优势免疫算法有很多很棒的地方哦。
它具有很强的适应性。
就像我们的免疫系统可以适应各种各样的病菌一样，免疫算法也可以适应不同的数据环境和问题。
不管是在处理简单的小数据问题，还是在处理超级复杂的大数据问题，它都能发挥作用。
而且它还具有很强的鲁棒性。
这是什么意思呢？就是说它不太容易受到一些小的干扰或者错误的影响。
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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，
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
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
结束
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
部分抗体
7.3.2 克隆选择算法
克隆选择流程图
(Байду номын сангаас)
Nd
Pr
M 选择
(1)
Pn
(5) 重新选择 克隆 C 成熟 C*
(2)
(3)
(4)
7.3.3 免疫算法与进化计算
免疫遗传算法
开始 Generation = 0 创建初始种群 计算个体的适应度 是否满足 结束条件 否 交叉 变异 注射疫苗 免疫选择 重新复制出新的种群 Generation + 1 是
7.3.1 负选择算法
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。
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
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
Manhattan距离 D
Euclidean距离 D Hamming距离
M
(abvi ag i )2
i 1
M
abvi ag i
i 1
M
1, if abvi ag i D i ,i 0, otherwise i 1
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
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
7.1.3 二进制模型
轻链 抗体决定簇 Paratope 抗体j 重链 抗原决定基 Epitope
抗体k B 淋巴细胞
抗体i
抗体
ek 抗体k表现型 p k
1101010100 0000011111
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 从记忆细胞产生抗体 淋巴细胞分化（记忆细胞分化） 免疫算法 要求解的问题 最佳解向量 问题识别 联想过去的成功解 维持最优解
T细胞抑制抗体
生命增加（细胞克隆）
消除多余的候选解
用遗传算子生成新的抗体
7.2.1 基本流程
第7章 免疫算法
目录
1 2 3 4 免疫算法简介
基本流程
常用免疫算法 相关应用
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。
7.1.1 思想来源
开始 抗原识别
初始抗体产生 记忆细胞分化 亲和力计算
抗体产生的促进和抑制
群体更新
否
满足终止条件 是 结束
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。
7.2.1 基本流程
计算亲和度
抗体v和抗原的亲和度为axv
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。
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
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