免疫算法
免疫遗传算法在多目标优化设计中的应用
化设计中，既利用免疫算法可以有效地使用多种机 制求 解 多 目标 函数最 优解 的复 杂 自适应 特 性 ，又 保 留了遗传算法的搜索特性 ，克服遗传算法在局部搜 索效 率 较差 的缺点 ，又在 很大 程度 上避免 未成熟 收
１ 免疫 遗传算法 （ Ａ Ｉ ）及优化流程 Ｇ
１１ 免疫 算 法 （ ） ．
免疫 遗传算 法 （ ｍ ｎ ｅｅｃＡｇ ｉｍ，简 Ｉ ｕｅＧ ｎｔ ｌ ｒ ｍ ｉ ｏｔ ｈ 称 ＩＡ ，是基于免疫算法 （Ａ Ｇ） Ｌ ）和遗传算法 （ Ａ Ｇ） 的优化 算法 ，利 用 了它们之 间既 具有相 似性 ，又具 有各 自的特性 ，且可 以互相 促进 的特 点 ，在 免疫 系 统的抗体 多样性 的维 持机制 中引入遗传算法 ，使
Ａ ｓ ａｔ ｈ ｕｅｇｎｔ ￣， ｔｍ （ Ａ ｒｓ ｔ ｉｐｐｒ ｏ ｌ ｙ ｎｏｐｒｔｇｄ ｅ ｉ ｆ ｎｂｄ ｂｔ ｃ：Ｔ ｅｉ ｎ ｅｅｃ ｏ ｈ Ｉ ）ｐｅｅ ｅ ｉ ｔ ｓ ａｅ ｃＩ ８ ｃｒｏ ｉ ห้องสมุดไป่ตู้ ｒｔ ｏ ａｔｏｙｎｉ ｒ ｍｍ ｉ ｉ ｒ Ｇ ｎ ｄ ｎｈ ｉ ｂｉ ｅ ａｎ ｖ ｓｙ ｉ ｉ ｍ—
《 重运输机械》 ２０ （） 起 Ｏ７ ２
ｏ ｉ ｍ． Ｏｐｉ ｚ ｔ ｎ ｄ ｓ ｎ ｏ ｌｃ ｉ ｃ ａ ｉ ｏ ｄ ｅ ａ ｆ ｃ ｉｅ ｓ ｏ ｓｔａ ｉ ｇ ｒｈ ｃ ｒ ｅ ｅ ｔ ｅ ｅｏｖ ｏ ｅ ｇｒｈ ｔ ｔ ａ ｏ ｅ ｉ ｏ ｋｎ ｍｅ ｈ ｎｓ ｆ ｉ —ｃ ￣ ｎ ｍａ ｈｎ ｈ ｗ ｔ ｈ ｓａｏ ｉ ｍ ａ Ｉ ｆ ｉ ｌ ｒｓ ｌｅ ８ｌ ｍｉ ｉ ｇ ｆ ｇ ｍ ｉ ｇ ｈ ｔ ｌ ｔ ｃ ｖｙ ｎ
免疫算法是基于 自然界生物体的复杂 自 适应的 免疫系统 ，可以有效地使用多种机制防御外部病原
免疫算法的改进
（ｎｔｕｅ ｏ ｕｏ ｔ ｏ ｔ ｌＴ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｓ ｕｈ Ｃ ｉａ Ｉｓ ｔｔ ｆＡ ｔ ｉ ｍａｉ Ｃ ｎｒ ｅｈ ｏ ｙ ａ ｄ Ｅ ｇｎ ｅｉ ，ｏ ｔ ｈｎ ｃ ｏ ｏ ｎ Ｕｎｖｒｉ ｆＴ ｃ ｎ ｌ ， ｕ ｎ ｚｏ ６ ０ ｉ ｓ ｙ ｏ ｅｈ ｏｏ Ｇ ａ ｇｈ ｕ ５ ４ ） ｅ ｔ ｙ ｇ １ ０
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ： Ｉ ｍｍｕ ｅ ｎ Ａｌｏ ｔ ｍ ｉ ｅ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ａ ｇ ｒ ｈ ｇ ｒｈ ｉ ｓ ａ ｎ ｗ ｐ ｉ ａ ｉ ｌｏ ｔ ｍ ｉ ￣ｔｎ ｅ ｍｍｕ ｅ ｙ ｔ ｍ ｔ ｓ ｌ ｅ ｈ ｍｉ ｏ ｉ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｉ ｈ ｎ ｓ ｓｅ ｏ ｏ ｖ ｔ ｅ ｍｕ ｔ－ ｄ ｌ ｌ ｍｏ ａ ｉ ｆ ｃ ｉｎ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｒ ｂ ｅ Ｔ ｉ ａ ｅ ｆ ｒ ａ ｅ ｙ ｕｎ ｔ ｏ ｔ ｏ ｍｉａ ｉ ｐ ｏ ｌ ｍ．ｈ ｓ ｏ ｐ ｐ ｒ ｏ ｅ ｓ ｎ ｗｌ ｍｏ ｉ ｅ Ｉ ｄ ｆ ｄ ｍｍｕ ｅ ｉ ｎ Ａｌｏ ｔ ｍ ｂ ｓ ｄ ｎ ｅ ｅ ａ ｆ ｒ ｒ Ｉ ｇｒｈ ｉ ａ ｅ ｏ ｓ ｖ ｒ ｌ ｏ ｍｅ ｍｍｕ ｅ ｎ Ａ ｇ ｒ ｈ ， ｎ ｓ ｏ ｔ ｂ ｌ ｙ ｔ ｏ ｖ ｈ ｌｉ ｍｏ ａ ｕ ｃｉ ｎ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｐ ｂ ｅ ｌ ｏ ｔ ｍｓ ａ ｄ ｈ ｗｓ ｉ ａ ｉ ｔ ｏ ｓ ｌｅ ｔ ｅ ｍｕ ｔ ｉ ｓ ｉ － ｄ ｌ ｆ ｎ ｔｏ ｐ ｉ ａｉ ｒ ｌ ｍ． ｍｉ ｏ ｏ Ｋｅ ｗｏ ｄ ：Ｉ ｙ ｒｓ ｍ ｕ ｅ Ｓ ｓｅ ，ｍｍｕ ｅ ｎ ｙｔｍ Ｉ ｎ Ａｌｏ ｔ ｍ ， ａ ｄ ｎ Ｅｆ ｅ ， ｌ — ｄ ｌ ｆ ｎ ｔ ｎ ｇ ｒ ｈ Ｂ ｗｉ ｉ ｔ ｍｕｔ ｍｏ ａ ｃ ｉ ｉ ｌ ｅ ｉ ｕ ｏ
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。
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。
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。
人工免疫算法优化分析
苗接种和免疫选 择， 在算法 中模拟 了人体免疫系统特有的 自适应性 和人 工免疫这一加强人体免疫 系统 的手段， 使构造出的算 法具有 快速全局收 敛的 良好性能。 疫苗的选取 、 免疫算子 的操作方法以及整个 免疫规 划算 法的步骤， 提出了免疫 系统在工程 中应用的新思路。免疫规划算法 的流 程 图如 图 ２所 示 。
稃技信息．
高校理科研究
人工竞疫算法优化分析
兰州职 业技 术 学 院 网络 管理 中心 西安 电子 科技 大 学研 究生 院 李 想
［ 摘 要］ 随着对免疫 系统机理 的认识逐步清晰 ， 免疫 系统的强大的识 别能力引起 了其他 学科的研 究者 的关注。免疫 算法就是 一种 生物仿真算法 ， 它是在模仿人体免疫 系统的部分功能基础上 构造 出来的新型优化算法。近年来人们通过研 究， 构造 出几种基于免疫 系统启发的工程应用方法， 为解 决当前工程 中的热点和难点问题提供 了新 的思路 。 ［ 关键词 ］ 免疫算法 人体免疫 优化 免疫 系统 遗传算法 人工智能（￣ｆ ｉ ｔｌ ｅｃ） １５ 年作 为单 独 的学 科 问世 以 Ａ ｉｃ ｌｎ ｌｇ ｅ ｉ ａＩ ｅｉｎ 于 ９６ 来， 已取得许多重要 成果并应用广 泛 ， 引起众多领域革命性 的变化 。生 命现象和生物的智能行 为一直为人工智能研究者所关注 ，尤其是近年 来人工智能的成就与生 物有着密切关 系 ，不论是从结构模拟 的人工神 经 网络 ， 还是从功能模 拟的模 糊逻辑 系统 ， 还是着眼于生物进化微观机 理和宏观行为的进化算法 ，都有仿生的痕迹 ，也正是模仿生物智 能行 为 ， 鉴其智能机理 ， 多解决复杂 问题的新方法不 断涌现 ， 借 许 丰富 了人 工智能的研究领域。 生物三大支柱系统 中的神经系统 、 遗传进 化系统 已 被广泛研究， 并在实际应用 中取得了引人注 目的成效 ， 从信息处理 的观 点看 ，免疫系统是与遗 传系统 、神经系统并列 的人体三大信息 系统之
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