人工免疫算法
《人工免疫算法》
《人工免疫算法》
人工免疫算法的基本思想是模拟生物免疫系统的功能，使用计算机模
拟生物免疫活动的过程，其主要有抗原学习、抗体学习、抗原鉴定和抗体
组合四个步骤组成，主要目的是模拟有效的免疫系统适应环境变化的能力，找出最优的解决方案。
人工免疫算法的基本结构包括发现、发现器和免疫反应三个组件。
发
现器是一种布尔判断函数，用来检测输入空间中的免疫反应。
发现器可以
是有限状态设备，也可以是高级算法，如基于粒子群优化，人工神经网络，遗传算法等。
免疫反应是实际的响应动作，可以是直接调整输入变量，也
可以是对数据进行分类和特征提取等。
人工免疫算法在实际应用中有很多优势，其中最重要的是其快速响应
和不受复杂约束的能力，可以快速解决非线性技术问题，适应性极强，可
以更好的应对环境变化。
《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
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。
基于人工免疫系统的蚁群算法改进及应用研究
基于人工免疫系统的蚁群算法改进及应用研究近年来，人工免疫系统（Artificial Immune System，以下简称AIS）作为一种新兴的计算模型，已经被广泛应用于数据挖掘、模式识别、优化问题等领域。
其中，蚁群算法作为一种经典的优化算法，在AIS中得到了广泛的研究和应用。
本文将从改进蚁群算法入手，探讨其应用于各种问题的研究现状和展望。
一、蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是模拟蚁群寻觅食物的行为模型，从而实现优化寻优的一种方法。
该算法主要包含两个方面：一是蚂蚁在路径上释放信息素，这是一种被其他蚂蚁所感知的化学物质，能够引导其他蚂蚁找到较优路径；二是在路径选择时，蚂蚁倾向于选择已经被释放了较多信息素的路径，从而增加该路径被选择的概率。
通过不断地寻求、释放、更新信息素，蚂蚁群体最终将找到一条较优的路径。
蚁群算法被应用于多种问题中，尤其是在组合优化问题中得到了广泛的研究和应用，如旅行商问题、车辆路径问题等。
在实际问题中，蚁群算法也存在许多问题，如易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题。
因此，一些研究者开始探索对蚁群算法进行改进。
二、基于AIS的蚁群算法改进2.1 免疫启发策略人工免疫算法具有自动学习能力和较强的适应性，因此被广泛应用于优化问题。
吸收免疫的思想，将其引入蚁群算法的路径选择中，可以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。
在免疫启发策略中，每只蚂蚁都视为一个个体免疫系统，其选择路径的过程受到信息素和免疫程度的影响。
免疫程度则通过个体多样性衡量，使得蚂蚁在选择路径时更具全局搜索能力，从而找到更优解。
2.2 蚁群-免疫算法蚁群-免疫算法（Ant Immune Algorithm，以下简称AIA）是将免疫算法和蚁群算法相结合，形成一个新的优化算法。
在AIA中，每只蚂蚁都通过免疫算法进行抗体的生成，进而对物质的吸收产生反应。
在AIA中，抗体代表着物质信息，每个物质信息都具有自身的免疫性能力和周围环境的信息素反应，蚂蚁的路径选择和抗体的产生都受到物质的影响。
常见的群体智能算法
常见的群体智能算法一、引言群体智能算法是一类仿生算法，通过模拟自然界中群体的行为和智能来解决各种优化问题。
这类算法具有全局搜索能力、适应性强、鲁棒性好等优势，被广泛应用于优化问题的求解。
本文将介绍几种常见的群体智能算法。
二、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）粒子群优化算法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的，其灵感来源于鸟群觅食行为。
算法通过维护一群粒子的位置和速度，并根据粒子自身的历史经验和全局最优位置来更新粒子的位置和速度，以实现搜索最优解的目标。
PSO算法简单易实现，但容易陷入局部最优。
三、人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）人工鱼群算法是由Xin-She Yang于2008年提出的，其灵感来源于鱼群觅食行为。
算法通过模拟鱼群的觅食和追随行为来搜索最优解。
每个鱼代表一个解，通过调整鱼的位置和状态来进行搜索。
人工鱼群算法具有全局搜索能力和自适应性，但对参数的选择较为敏感。
四、蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）蚁群优化算法是由Marco Dorigo于1992年提出的，其灵感来源于蚂蚁寻找食物的行为。
算法通过模拟蚂蚁释放信息素和觅食的行为来搜索最优解。
蚂蚁释放的信息素会在路径上积累，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择路径。
蚁群优化算法具有全局搜索能力和自适应性，但对问题的建模较为复杂。
五、人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）人工免疫算法是由De Castro和Von Zuben于2002年提出的，其灵感来源于人类免疫系统的工作原理。
算法通过模拟免疫系统的自我学习和适应性来搜索最优解。
免疫算法通过抗体和抗原之间的相互作用来进行搜索，其中抗体代表解，抗原代表问题。
人工免疫算法具有全局搜索能力和自适应性，但对参数的选择较为困难。
人工免疫算法matlab代码解决多峰函数极值优化问题
人工免疫算法matlab代码解决多峰函数极值优化问题引言人工免疫算法是一种基于生物免疫系统理论的人工智能算法，具有自适应性、自组织和自学习等特点，可以应用于各种优化问题。
多峰函数极值优化问题是工程和科学领域中常见的问题，需要找到函数在多个峰值中的最优解。
本文将介绍如何使用人工免疫算法解决多峰函数极值优化问题，并给出Matlab代码实现。
一、人工免疫算法原理人工免疫算法借鉴了生物免疫系统的基本原理，主要包括免疫识别、免疫选择、免疫记忆和免疫调节等步骤。
算法通过模拟免疫系统的识别、选择和记忆机制，结合优化理论，形成一种新型的优化方法。
其主要步骤包括：1. 抗原（目标函数）的表示和搜索空间的定义；2. 抗体（搜索策略）的生成；3. 抗体与抗原的结合和评价；4. 抗体群体的多样性评估；5. 抗体群体的选择和变异；6. 抗体群体的杂交和复制。
二、Matlab代码实现以下是一个简单的Matlab代码实现人工免疫算法解决多峰函数极值优化问题的示例：```matlab% 定义多峰函数和搜索空间fun = @(x) x.^2 - sin(x).^2; % 多峰函数定义x0 = -5:0.1:5; % 搜索空间定义% 初始化抗体群体num_particles = length(x0); % 粒子数量particles = x0; % 初始化粒子位置velocities = rand(num_particles, size(x0, 2)); % 初始化粒子速度masses = ones(num_particles, 1); % 粒子质量设为常数antibodies = zeros(num_particles, size(x0, 2)); % 抗体初始化为零向量fitnesses = zeros(num_particles, 1); % 适应度初始化为零向量% 免疫选择过程for iter = 1:max_iter % max_iter为最大迭代次数% 抗体与抗原结合和评价antibodies = antibodies + x0 .* (fun(particles) > threshold); %抗体为当前粒子位置与目标函数的积大于阈值时为真，否则为假fitnesses = fitnesses + (fun(particles) > threshold); %适应度为当前粒子位置对应的函数值大于阈值时为真，否则为假% 抗体群体多样性评估和选择num_positives = sum(antibodies > 0); %抗体为真的粒子数量total_particles = num_particles; %总粒子数量selection_rate = num_positives / total_particles; %选择率selected_indices = randperm(total_particles,num_positives); %随机选择抗体为真的粒子索引selected_particles =particles(selected_indices, :); %选中的粒子位置new_particles = selected_particles + velocities * randn(size(selected_particles)); %根据随机数变异粒子位置 particles = (masses * particles + new_particles) / sum(masses); %根据粒子质量进行杂交复制得到新的粒子群体 velocities = velocities * (1 - decay); %根据惯性权重更新粒子速度masses = masses + decay * (sum(masses) - 1); %根据个体权重更新粒子质量分布%阈值设定：目标函数最优解距离当前最优解小于epsilon时停止迭代[min_fitness, min_x] = min(fitnesses); %找到当前最优解和对应的适应度值epsilon = threshold - abs(min_fitness); %计算epsilon值，用于判断是否达到最优解的距离阈值if epsilon < threshold * error_threshold %error_threshold为误差阈值，可根据实际情况调整break; %达到阈值则停止迭代并输出结果endend```三、应用实例及结果分析使用上述Matlab代码，我们可以对一些多峰函数进行极值优化。
人工免疫算法及其应用研究共3篇
人工免疫算法及其应用研究共3篇人工免疫算法及其应用研究1人工免疫算法及其应用研究人工免疫算法是一种从免疫系统中获得启示的计算方法。
它利用人类免疫系统的一些特性，如记忆、自适应性和多样性，来解决某些复杂的优化和搜索问题。
这种算法经过多年的发展已经被广泛应用于各种领域，如模式识别、数据挖掘、信号处理、图像处理等。
人工免疫算法的基本思想是将问题的解空间看作匹配器（Antigen）。
对于每个解，都可以用一个抗原来表示。
这些抗原可以被免疫细胞的受体识别，然后细胞会对其进行评估和处理。
在这个过程中，有些抗原可以被识别为“自己的”，而有些则被视为“异物”。
对于被视为“自己的”，免疫系统将不做任何响应；而对于被视为“异物”的抗原，则会被免疫细胞进行攻击和清除。
该算法主要分为两种类型：克隆选择算法（Clonal Selection Algorithm，CSA）和人工免疫网络算法（Artificial Immune Network，N）。
克隆选择算法是一种基于免疫细胞增殖和选择策略的算法，而人工免疫网络算法则是一种基于免疫细胞互相协作和通信的算法。
人工免疫算法在处理许多实际问题时都表现出了出色的性能。
例如，在数据挖掘中，它可以用于聚类、分类和异常检测。
在图像处理中，它可以用于边缘检测、文本识别和图像分割等。
在信号处理中，它可以用于滤波、预测和降噪等。
此外，人工免疫算法还可以通过与其他算法结合使用来提高其性能。
例如，与遗传算法结合使用可以用于求解复杂的优化问题。
与模糊逻辑结合使用可以用于处理模糊的决策问题。
总之，人工免疫算法是一个充满着活力的领域，它不仅蕴含着我们对免疫系统的深刻认识，同时也为解决实际问题提供了重要的工具和思路。
未来将有更多的研究者投入到这个领域，促进其在各个领域的应用和发展人工免疫算法在模拟生物免疫系统的基础上，发展出了一系列高效的算法，用于解决各种实际问题。
其具有优秀的性能和广泛的应用场景，可以应用于数据挖掘、图像处理、信号处理等多个领域。
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
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免疫疫苗的选取方法 之三 进化规划方法 Begin:
邻近城市序列初始化：Neighbor(i) = random(1, n) , i =1, …, n; 最短子路径的初始化：Sub_path(i) i =1,…, n; while (Conditions = True) for i = 1 to n 变异： Neighbor(i) = Floor(Gauss(Neighbor(i), 1 ) ) ; 选择：if Distance(City_ i, Neighbor(i))< Min_distance(i) then Sub_path(i) = Neighbor(i); Min_distance(i) = Distance(City_ i, Neighbor(i)); end end end
生物免疫的启示
• 在生物自然界中，免疫现象普遍存在，并对物种的 生存与繁衍 发挥着重要的作用； • 生物的免疫功能主要是由参与免疫反应的细胞或由 其构成的器官来完成的； • 生物免疫主要有两种类型： 特异性免疫（Specific Immunity）， 非特异性免疫反应（Nonspecific Immunity）； • 生物免疫系统是通过自我识别、相互刺激与制约而 构成了一个 动态平衡的网络结构 。
出 最基本的特征信息；
其次，对此特征信息进行处理，以将其转化为
求解问题的一种方案；
最后，将此方案以适当的形式转化成 免疫算子
以实施具体的操作。
免疫算子
了提高适应度
The Immune operator
算法中的免疫思想主要是在合理提取疫苗 的基础上，通过免疫算子来实现的； 免疫算子由 接种疫苗 和 免疫选择 两个操 作完成的。
a ik a i , k H
免疫疫苗的选取方法 之一 通用方法
具体分析待求问题，搜集特征信息。
以TSP问题为例，通过具体分析可 以得出相邻两两城市之间的最短路径即 为求解该问题时可以利用的一种疫苗。
TSP问题的描述
TSP问题是旅 行商问题的简称。 即一个商人从某 一城市出发，要 遍历所有目标城 市，其中每个城 市必须而且只须 访问一次。所要 研究的问题是在 所有可能的路径 中寻找一条路程最短的路线。该问题是一个典型的NP问题， 即随着规模的增加，可行解的数目将做指数级增长。
AIS的研究现状之三
• 国际研究 1996年，日本，基于免疫性系统的国 际专题讨论会，提出并确认人工免疫 系统（AIS）的概念； 1997年，IEEE的SMC组织专门成立 了人工免疫系统及应用的分会组织； 目前，几乎所有有关人工智能领域的 学术会议都收录AIS方面的论文。
• •
免疫进化算法的研究
Immune Programming---IP
• 初始化：首先，根据要求确定解的精度；其次，随机 产生N个个体，并由此构成初始的父代种群A0； • 根据先验知识抽取疫苗H； • 计算当前种群Ak 的个体适应度，并进行停机条件的判 断。若条件满足，则停止运行并输出结果；否则继续； • 对当前的父代群体Ak进行变异操作，生成子代群体Bk ； • 对群体Bk进行接种疫苗操作，得到种群Ck； • 对群体Ck 进行免疫选择操作，得到新一代父本Ak+1， 并转至第三步。
为了提高个体 的适应度。 为了防止群体 的退化。
免疫算子
之
接种疫苗
设个体x，给其接种疫苗是指按照先验知 识来修改x的某些基因位上的基因或其分量， 使所得个体以较大的概率具有更高的适应度。 疫苗 是从先验知识中提炼出来的，它所含的 信息量及其准确性对算法性能的发挥起着重 要的作用。
免疫算子
之
免疫检测
免疫思想的实现 免疫算子
免疫算子有两种类型： 全免疫 非特异性免疫 目标免疫 特异性免疫
即：群体中的每个个体在进化算子作用后，对其 每一环节都进行一次免疫操作的免疫类型； 即：在进行了进化操作后，经过一定的判断，个 体仅在作用点处发生免疫反应的一种类型。
免疫操作的基本过程
首先，对待求求问题进行具体分析，从中提取
免疫监视 即机体通过免疫功能防止或消除体内细胞在新 陈代谢过程中发生突变的和异常的细胞。
免疫系统的主要特点
免疫识别
免疫应答
免疫耐受
免疫记忆
免疫调节
算法研究
方法：
生物学概念与理论
工程计算方法
进化＋免疫
传统进化算法是在一定发生概率的条件下， 随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在 为群体中的个体提供了进化机会的同时，也 无可避免地产生了退化的可能。 每一个待求的实际问题都会有自身一些基本 的、显而易见的特征信息或知识。然而进化 算法中的交叉和变异算子在求解问题时，操 作的可变程度较小。
人工智能信息处理 系统的研究
• • • 脑神经系统（神经网络）； 遗传系统（进化计算）； 免疫系统（人工免疫系统）。
Artificial Immune System－AIS
AIS的研究历史
• 一门新兴的研究领域。 Farmer等人在1986年首先在工程领 域提出免疫概念； Varela等人受免疫网络学说的启发， 提出并进而完善免疫网络模型。
i 1
体系结构
• 免疫算法 • 免疫规划 • 免疫策略
免疫算法
Immune Algorithm---IA
• 随机产生初始父代种群A1 ，根据先验知识抽取疫苗； • 若当前群体中包含最佳个体，则算法停止运行并输出 结果；否则，继续； • 对当前第k代父本种群Ak 进行交叉操作，得到种群Bk； • 对Bk进行变异操作，得到种群Ck； • 对Ck进行接种疫苗操作，得到种群Dk； • 对Dk进行免疫选择操作，得到新一代父本Ak+1，转至 第二步。
这一操作一般分两步完成：第一步是 免疫 检测 ，即对接种了疫苗的个体进行检测，若其 适应度仍不如父代，则该个体将被父代中所对应 的个体所取代；第二步是 退火选择 ，即在目前 f ( xi ) 的子代群体中以右边所示概率 Tk e 选择个体进入新的父代群体。 ( x ) P i n0 f ( xi ) 在免疫策略中，仅有免疫检 Tk e 测而没有退火选择。
免疫进化理论的研究
主要内容
研究背景与现状；
免疫进化算法；
免疫神经网络；
研究背景
在生物科学领域，人们对进化、遗传和免疫等自然 现象已经进行了广泛而深入的研究 ； 进化算法是建立在模仿生物遗传与自然选择基础上 的一种并行优化算法，其性能优异、应用广泛； 进化算子在为每个个体提供了进化机会的同时，也 无可避免地产生了退化的可能； 大多数待求问题有可以利用的先验知识或特征信息， 故可以利用这些信息来抑制进化过程中的退化现象； 生物免疫理论为改进原有算法的性能，建立集进化 与免疫机制于一体的新型全局并行算法奠定了基础。
k j 1
a
k
多数情况下， l3较aj-1 + aj的减少量要大于l1 + l2较ai的增加量。
故： P D c D P D c D
免疫疫苗的选取方法 之二 自适应方法 Begin:
while (Conditions = True) 统计父代群体，确定最佳个体： optimal i ak Statistics(ak |i 1,, n) ; 分解最佳个体，抽取免疫基因： optimal H {h j ak , j j 1,2,, m} ; 执行遗传和免疫算子操作; end
免疫算法的收敛性
状态转移过程示意图：
Ak Bk Ck Dk Ak 1
定 义：如果对于任意的初始分布均有
k
交叉
变异
接种疫苗
免疫选择
lim
则称算法收敛。
si S *
i P{ Ak } 1
定 理：免疫算法是收敛的。Fra bibliotek免疫规划
• • • • • 根据要求确定解的精度，再根据先验知识抽取疫苗H； 随机产生个个体作为初始的父本群体； 交叉：产生由父代和子代构成的规模为2的中间群体； 变异：对每一个个体进行变异将得到一个新的个体； 免疫：首先按照对问题的先验知识修改个体(x,)的某 些分量；然后对群体中注射了疫苗的个体进行检测； • 选择：从规模为2的群体中按适应度的大小取出前 个个体作为新一代父本的群体； • 停机条件检测。
免疫生物学的基本概念
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。
免疫系统的主要功能
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 的细胞以维持机体的生理平衡；
仿真实验 之一 基于IA的TSP求解
80 60
40
20
0 0 20 40 60 80
a. 免疫抗体 b. 最优化路径 75城市的TSP问题免疫优化仿真示意图
子代适应度值随进化过程 的变化曲线
•
AIS的研究现状之一
• • • • •
人工免疫网络模型
独特型免疫网络（Jerne）； 互联耦合免疫网络（Ishiguro）； 免疫反应网络（Mitsumoto）； 对称网络（Hoffmann）； 多值免疫网络（Tang）.
AIS的研究现状之二
免疫学习算法
• • • • • •
反面选择算法（Forrest）； 免疫学习算法（Hunt&Cooke）； 免疫遗传算法（Chun）； 免疫Agent算法（Ishida）； 免疫网络调节算法（Wang&Cao）； 免疫进化算法（Jiao&Wang）.