三种人工免疫算法综述.pdf
《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》范文
《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，越来越多的算法被应用于各个领域。
其中，人工免疫算法作为一种新兴的优化算法，受到了广泛的关注。
人工免疫算法的灵感来源于生物免疫系统的免疫应答原理，通过对抗体与抗原的相互作用进行模拟，从而实现问题的求解。
本文将介绍基于免疫应答原理的人工免疫算法的基本原理及其在各领域的应用。
二、人工免疫算法的基本原理人工免疫算法的原理基于生物免疫系统的基本机制，主要包括抗原识别、抗体生成、抗体与抗原的相互作用等过程。
具体而言，人工免疫算法通过模拟抗体与抗原的结合过程，不断生成新的抗体以寻找最佳解决方案。
在这个过程中，抗体与抗原的亲和力越高，说明解决方案越接近最优解。
（一）抗原识别在人工免疫算法中，问题被抽象为抗原。
算法首先对问题进行编码，生成相应的抗原表示。
随后，通过评估抗原的特性，确定其对应的免疫反应类型及强度。
（二）抗体生成抗体生成是人工免疫算法的核心步骤。
根据抗原的特性，算法生成相应的抗体。
抗体的生成过程通常包括抗体的初始化、抗体的变异和抗体的选择等步骤。
在抗体初始化阶段，算法随机生成一定数量的抗体；在抗体变异阶段，通过引入随机性，使抗体在解空间中进行搜索；在抗体选择阶段，根据抗体的亲和力，选择优秀的抗体作为下一代抗体的父代。
（三）抗体与抗原的相互作用在人工免疫算法中，抗体与抗原的相互作用是通过计算亲和力来实现的。
亲和力反映了抗体与抗原的结合能力，是评价解决方案优劣的重要指标。
在每一次迭代过程中，算法计算当前抗体与抗原的亲和力，并根据亲和力对抗体进行选择、交叉和变异等操作，以生成新的抗体。
三、人工免疫算法的应用人工免疫算法具有较高的优化能力和鲁棒性，被广泛应用于各个领域。
下面将介绍人工免疫算法在几个典型领域的应用。
（一）函数优化人工免疫算法可以用于解决各种复杂的函数优化问题。
通过模拟抗体与抗原的相互作用，算法能够在解空间中寻找最优解。
人工免疫算法及其应用_谢克明
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基本免疫算法
基本免疫算法基于生物免疫系统基本机制 ! 模仿了人体的
免疫系统 - 基本免疫算法从体细胞理论和网络理论得到启发 !
作者简介 ! 谢克明 ! 教授 ! 博士生导师 ! 主要研究方向为智能信息处理 ! 智能控制理论及应用 ! 进化计算 ! 人工免疫系统等 -
计算机工程与应用 !""#$!"
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《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》范文
《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》篇一一、引言在计算机科学和人工智能领域，随着复杂问题的解决和大数据的广泛应用，寻找更高效、更智能的算法成为了研究的热点。
其中，人工免疫算法作为一种模拟生物免疫系统的智能计算方法，因其独特的优化和识别能力，在众多领域得到了广泛的应用。
本文将详细介绍基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用。
二、人工免疫算法概述人工免疫算法是一种模拟生物免疫系统应答机制的智能计算方法。
它通过模拟生物免疫系统的识别、记忆、学习等过程，实现对问题的求解和优化。
其核心思想是利用免疫系统的信息处理机制，如抗体与抗原的识别、免疫记忆等，来解决实际问题。
三、免疫应答原理及人工免疫算法1. 免疫应答原理免疫应答是生物体对外部抗原的识别、反应和记忆的过程。
当生物体遇到外来抗原时，免疫系统会产生相应的抗体，通过抗体与抗原的相互作用，实现对抗原的清除和记忆。
这一过程涉及了识别、反应、记忆等多个环节。
2. 人工免疫算法的原理人工免疫算法借鉴了生物免疫系统的应答机制，通过模拟抗体的产生、抗原的识别、抗体的抑制等过程，实现对问题的求解和优化。
其中，抗体在算法中扮演了解决方案的角色，抗原则代表了待解决的问题。
通过不断调整抗体的数量和类型，以适应不同的问题，达到求解的目的。
四、人工免疫算法的实现与应用1. 实现方式人工免疫算法的实现主要涉及以下几个方面：抗体编码与解码、抗原与抗体的匹配机制、抗体的产生与抑制等。
具体实现过程中，需要结合具体问题设计合适的编码方式、匹配策略和抑制机制等。
2. 应用领域人工免疫算法在许多领域得到了广泛的应用，如图像处理、数据挖掘、模式识别、网络攻击检测等。
例如，在图像处理中，人工免疫算法可以用于图像分割和识别；在数据挖掘中，可以用于数据分类和聚类等任务；在网络攻击检测中，可以用于检测网络中的异常行为等。
五、案例分析：网络攻击检测中的应用在网络攻击检测中，人工免疫算法通过模拟生物免疫系统的识别和记忆机制，实现对网络攻击的检测和防御。
最优路径问题的人工免疫算法
最优路径问题的人工免疫算法人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）是一种模拟免疫系统的计算模型，适用于解决多种优化问题。
最优路径问题是其中的一个典型应用，它指的是在一个给定的图中寻找两个节点之间的最短路径。
本文将介绍人工免疫算法在解决最优路径问题中的应用，并探讨其工作原理和优势。
一、人工免疫算法概述人工免疫算法是由对生物免疫系统的研究得出的启发式算法，模拟了免疫系统的演化和自适应过程。
它通过在解空间中生成和改进候选解来优化目标函数。
与其他优化算法相比，人工免疫算法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。
二、最优路径问题的建模在最优路径问题中，我们可以将图表示为一个节点与边的集合，其中节点代表位置，边代表两个节点之间的距离或成本。
目标是在图中找到从一个起点到一个目标节点的最短路径，使得经过的边的总成本最小。
三、人工免疫算法的工作原理1. 初始化免疫系统–在问题空间中随机生成一组抗体，每个抗体代表一个候选解。
2. 免疫系统的改变和选择–根据抗体的亲和力（即解的适应度），对抗体进行排序，并选择一部分高亲和力的抗体作为优秀解种群。
3. 免疫系统的变异和选择–在优秀解种群中引入变异操作，生成新的抗体。
变异操作通常涉及解的随机扰动和局部搜索。
4. 免疫系统的替换–用新生成的抗体替换原始种群中的一部分抗体。
高亲和力的抗体更有可能被选择。
5. 重复步骤2-4直至达到终止条件–例如达到迭代次数或找到满意解。
四、人工免疫算法在最优路径问题中的应用人工免疫算法已经被广泛应用于解决最优路径问题。
在该问题中，候选解被表示为路径，而目标函数则是路径上的总成本。
通过选择和变异操作，人工免疫算法能够搜索解空间，找到最佳路径。
与传统的最优路径算法相比，人工免疫算法具有以下优势：1. 全局搜索能力–人工免疫算法通过引入变异操作和替换策略，能够更好地避免局部最优解，从而具备强大的全局搜索能力。
2. 适应性和自适应性–人工免疫算法可以根据问题的复杂程度和搜索进程自适应地调整参数和操作，从而更好地适应不同的最优路径问题。
《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》
《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》篇一一、引言人工免疫算法是一种借鉴生物免疫系统特性的智能计算方法。
其核心思想是通过模拟生物免疫系统的识别、应答、学习等机制，来优化解决实际问题。
本文将探讨基于免疫应答原理的人工免疫算法的原理、特性及其在各领域的应用。
二、人工免疫算法的原理人工免疫算法基于生物免疫系统的基本原理，主要包括识别、应答、学习等过程。
其中，识别是生物免疫系统对外部环境的感知和识别，应答则是根据识别结果做出的反应，而学习则是生物免疫系统通过不断的识别和应答来提升自身的能力。
在人工免疫算法中，我们通常将待解决的问题抽象为抗原（问题）和抗体（解决方案）的交互过程。
通过模拟生物免疫系统的这些特性，人工免疫算法可以在解决优化、分类、聚类等问题上展现出优秀的性能。
三、人工免疫算法的特性人工免疫算法具有以下特性：1. 分布式：人工免疫算法的每个抗体在解空间中独立进行搜索，这种分布式特性有助于全局搜索和避免陷入局部最优。
2. 记忆性：人工免疫算法能够记忆过去的经验，对曾经出现过的抗原具有较强的识别能力。
这种记忆性有助于加快求解速度和提高求解质量。
3. 自适应性：人工免疫算法能够根据环境的改变和学习经验自适应地调整自身的行为和策略。
4. 协同性：人工免疫算法中的抗体之间可以相互协作，共同应对复杂的抗原。
这种协同性有助于提高算法的鲁棒性和求解能力。
四、人工免疫算法的应用人工免疫算法在各个领域都有广泛的应用，包括优化问题、分类问题、聚类问题等。
下面我们将分别介绍几个典型的应用场景。
1. 优化问题：人工免疫算法可以用于解决组合优化问题，如旅行商问题、背包问题等。
通过模拟生物免疫系统的识别和应答机制，人工免疫算法能够在解空间中快速找到最优解。
2. 分类问题：人工免疫算法可以用于数据分类问题，如图像识别、文本分类等。
通过构建具有记忆性的抗体群体，人工免疫算法可以有效地识别和分类不同的数据模式。
3. 网络安全：人工免疫算法可以用于网络安全的入侵检测和防御。
人工免疫算法
4.3 亲和力和排斥力的计算
对于 TSP 问题， 可定义抗体 B 与抗原 G 之间的亲和力为
app ( B) TM要求 TM 大于任意抗体对应的旅行 线的长度； TB 为抗体 B 对应的旅行线路线的长度。可定义抗 体 B1 与抗体 B2 之间的排斥力为
（6）新抗体引入算子。若抗体群中的抗体失 去了多样性，则可以产生新的抗体替换掉 其中的一部分，以保持抗体群中抗体的多 样性。
定义 7 新抗体引入操作是当抗体群中有 k (k 1) 个抗体相
同时，对其中的 ( k 1) 个抗体以概率 pn (0 pn 1) 用新产生的抗 体替换。
3.人工免疫算法的收敛性分析
（2）字符串移位算子，可分为单个字符串移 位算子和多个字符串移位算子。
定 义 2 单 个 字 符 串 移 位 操 作 是 对 抗 体
， 随机取两个正整数 i ，j（ 1 i, j l ， i j） ， A=（c1，c2，c3，…，cl） 从 A 中取出一个字符子串 Al ， Al (ci，ci 1，…，c j 1，c j ) ，以一定 的概率 ps (0 ps 1) 依次往左（或往右）移动字符串 Al 中的各个 字符，最左（或最右）边的一个字符则移动到最右（或最左） 边的位置；多个字符串换位操作是预先确定一个正整数 us ， 随机取一个正整数 r (1 r us ) ，再在抗体 A 中随机取 r 个字符串 位移操作。
令 为长度为 l 的有序符号串（抗体） Si 的集合，则串空 间 包含
| | l !
（1）
个点。 令 为包含 n 个抗体的抗体群 i 的集合， 则抗体群空间 包含
| | (l !) n
（2）
个点。
定义 8 有
人工免疫算法综述
加 速搜 索到 全局 最优 解 ， 时 ， 同 当相似 问题 再 次出 现时 ， 能较 快 产 生适应 该 问题 的较 优解 甚至 最优解 。 人工 免疫 算法 的基 本步
骤 如下：
（） １ 问题 识别 。根 据给 定 的 目标 函数 和 约束条 件 作为算 法
的抗 原 。
图） ４ 生成 免疫 记忆 细胞 。将适 应值 较大 的抗 体作 为记 忆细
胞 加 以保 留 。
种 方法 。 在人 工免 疫算 法 中 ， 被求 解 的问题 视为 抗原 ， 体则 抗
（ ） 体 的选择（ ５抗 促进 和抑 制）计算 当前 抗体群 中适应 值相 。 近的抗 体浓 度 ，浓 度高 的则 减小 该个 体 的选 择概 率一 抑制 ； 反 之 ， 增加 该个 体 的选 择 概率 一促 进 ， 则 以此 保 持群 体 中个体 的
Ｏ 引 言
从信 息 处 理 的观 点看 ， 免疫 系 统 是 与遗传 系统 、 经 系统 神 并 列的人 体 三大信 息 系统 之一 。 类从 免疫 系统 中不 断获得 新 人
的启 示并 创造 出越 来越 多智 能 方法 ． 工免 疫算 法就 是其 中 的 人
一
法 产生 的 。 抗体 群采 用二进 制 编码来 表示 。 （） ３ 计算 抗体 适应 值 。即计算 抗原 和抗 体的 亲和度 。
多学科 和 多领 域 的相 互渗 透 、 互 交 叉和相 互促 进 的特 点 ， 相 对信 息科 学和 计 算机 科 学 的发展 具 有 重要 意 义 ， 时也 同
为 工程 实践人 员提供 了许 多富有成 效 的技 术和 方法 。因此 ， 将人 工免 疫 系统的原 理应 用在 计算机 领域 有 着重要 的理
（ ） 体 的演变 。进行 交叉 和变异 操作 ， ６抗 产生新抗 体群 。 （ ） 体群 更新 。用记 忆 细胞 中适应值 高 的个 体代 替抗 体 ７抗
人工免疫算法
⼈⼯免疫算法⼈⼯免疫系统概述⼆⼗世纪⼋⼗年代，Farmer等⼈率先基于免疫⽹络学说给出了免疫系统的动态模型，并探讨了免疫系统与其它⼈⼯智能⽅法的联系，开始了⼈⼯免疫系统的研究。
直到1996年12⽉，在⽇本⾸次举⾏了基于免疫性系统的国际专题讨论会，⾸次提出了“⼈⼯免疫系统” (AIS)的概念。
随后，⼈⼯免疫系统进⼊了兴盛发展时期，D. Dasgupta和焦李成等认为⼈⼯免疫系统已经成为⼈⼯智能领域的理论和应⽤研究热点，相关论⽂和研究成果正在逐年增加。
1997和1998年IEEE国际会议还组织了相关专题讨论，并成⽴了“⼈⼯免疫系统及应⽤分会”。
D. Dasgupta系统分析了⼈⼯免疫系统和的异同，认为在组成单元及数⽬、交互作⽤、模式识别、任务执⾏、记忆学习、系统鲁棒性等⽅⾯是相似的，⽽在系统分布、组成单元间的通信、系统控制等⽅⾯是不同的，并指出⾃然免疫系统是⼈⼯智能⽅法灵感的重要源泉。
Gasper等认为多样性是⾃适应动态的基本特征，⽽AIS是⽐GA更好地维护这种多样性的优化⽅法。
常见的免疫算法是基于免疫机理提出的⾼效的学习和优化算法，是AIS理论研究的重要内容之⼀。
1.克隆选择算法(CSA：Clone Selection Algorithm)由于免疫系统本⾝的复杂性，有关算法机理的描述还不多见，相关算⼦还⽐较少。
Castro L. D.、Kim J.、杜海峰、焦李成等基于抗体克隆选择机理相继提出了克隆选择算法。
Nohara等基于抗体单元的功能提出了⼀种⾮⽹络的⼈⼯免疫系统模型。
⽽⽬前两个⽐较有影响的⼈⼯免疫⽹络模型是Timmis等基于⼈⼯识别球(Artificial Recognition Ball, AR概念提出的资源受限⼈⼯免疫系统(Resource Limited Artificial Immune System, RLAIS)和Leandro等模拟免疫⽹络响应抗原刺激过程提出的aiNet算法。
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计算机科学与技术学院
人工免疫算法基础
Basics of AIS
m形状空间（shape space）——Representation
mHamming Shape Space
m 浮点数表示的缺陷
m 浮点数通常会得出一些我们不希望的特征，它会将一些小规模的 问题放大，导致我们面临了一个大规模的问题。所以我们需要考 虑的是一种离散的形状空间，而不是连续的。
l l
receptor
epitope case 1
case 2
Fig. 抗原决定簇与受体的结合
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m 抗原决定簇和受体的关系是成比例的。
m 用 x [0,l] 表示抗原决定簇，每一个决定簇有
一个最大的 l ，Байду номын сангаас为受体细胞可接受刺激物
数量的阈值。
m 受体可能还有其它的特征，或针对不同的抗 原决定簇有不同的结合部位。
m 概念：在数量上描述细胞和抗原的关系。 m 思想：免疫细胞表面的受体和抗原决定簇的匹配程度以及无力
分子的适应程度决定了它们结合的强度。关系的数量影响了哪 种细胞被激活后将通过克隆选择增殖，或者哪些细胞将被抑制。
m 争议：抗原决定簇和受体是钥匙和锁的关系吗？ m 如果钥匙的形状是正确的，门永远会开。 m 对于受体来说抗原决定簇有一点不完美，只刺激符合 条件的免疫细胞（刺激物的数量依赖于形状的完美匹 配）。
m 简单的方法：
m 为受体x定义一个半径为 的“识别球”B(x) B(x) {y | D(x, y) }
m 判断抗原决定簇和受体的结合是否符合条件
D~(
x,
y)
1 0
y B(x) y B(x)
m “识别球”的大小由受体决定，识别区域不需要一个准确的球形，整个空间的 容量关系应该提供一个可识别出的方法。
Fig. 抗原决定簇与受体的结合
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人工免疫算法基础
Basics of AIS
m形状空间（shape space）——Representation
m 在同一空间内（可以是任意维度），分别用一个点表示抗原决 定簇和受体，它们的距离表示它们之间的关系。
m 维度不是特别重要，但是坐标是必须的，不同的坐标决定了物 质的大致形状。坐标可以测量结合部位的一些特征，例如：表 面的长度或者宽度，以及其它的一些决定因素。
m关于连续位突变器(Contguous Region Somatic Hypermutation Operator,CRHO)
m B细胞向量v'以一定概率进入CRHO中； m CRHO比传统的运行器变异率高； m 由于经验，CRHO在第一次运行时就能找到合适的ρ值； m CRHO选择采用精英机制。
mB细胞算法判断停止的条件：判断距离
解决方案
Solution
免疫算法
Immune Algorithms
关系方法
Affinity Measures
表现形式
Representation
应用领域
Application Domain
Fig. 人工免疫算法的分层框架
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人工免疫算法基础
Basics of AIS
m形状空间（shape space）
关于人工免疫算法
Something About AIS
计算机科学与技术学院
为什么在计算领域中研究免疫算法？
Why study the immune system for computation?
计算机科学与技术学院
人工免疫算法的生物学基础
Biological underpinnings of AIS
Evaluation
Clonal Pool C B Cell v
Adaptation
Mutation
m 如何在选择中保持多样性？
m 克隆是随机的 m 元素向量是随机的
m 均匀的突变比例
计算机科学与技术学院
简单克隆选择算法——B细胞算法
Simple clonal selection algorithm-B Cell Algorithm(BCA)
m 用n个数定义每一个结合程度。
人工免疫算法基础
Basics of AIS
m形状空间（shape space）——Representation
m 例如：受体坐标：x (x1, x2 ,, xn ) 抗原决定簇坐标：y ( y1, y2 ,, yn )
n
欧式距离： D(x, y) (x j y j )2 j 1
Hamming形状空间 L 建立了在一个特定字母表
中，所有长度为L的元素集合。
定义·一个元素 e L , e (e1, e2 ,, eL ) 检测器 d L , d (d1, d2 ,, dL )
按照r-连续位匹配规则进行匹配，如果在某一位 置P处，存在 ei di for i p, p r 1, p L r 1 。
三种人工免疫算法综述
Reference：Timmins J,Hone A.Stibor T.et al.Theoretical advances in Artificial Immune system[J].Theoretical Computer Science.2008.403:11-32
中国民航大学 计算机科学与技术学院 刘东楠
Fig.1 克隆选择过程
Fig.3 免疫网络 计算机科学与技术学院
Fig.2 阴性选择（否定选择）
人工免疫算法基础
Basics of AIS
人工免疫算法应用到工程领域中具备的要素：
m 系统组件的表现形式
m 具有个体和环境相互作用的评估机制， 环境会被一些输入刺激后激活
m 管理动态系统是可适应的过程，例如， 行为随着时间的变化
所以，得到长度相同的两个元素至少在r个连续 位上相同。
Fig. Different Hamming Shape Spaces
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简单克隆选择算法——B细胞算法
Simple clonal selection algorithm-B Cell Algorithm(BCA)
m B细胞算法:简单稳定、通过评估、克隆、突变、选择的过程，设计了一个 使全部B细胞达到全局最优状态的算法。每一个成员都被视为一个独立的整 体，在群体中，没有相关作用，每一个B细胞都是一个Hamming空间内的L 维向量。功能g被用来评估每一个B细胞的向量，并生成g(v)。