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计算智能第7章 免疫算法PPT课件
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。
精选ppt
15
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
精选ppt
18
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*
精选ppt
19
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
精选ppt
20
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
精选ppt
21
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
精选ppt
3
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。
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。
《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。
智能系统控制人工免疫与免疫控制 ppt课件
• Richter把各种不同的克隆称为功能单位，以Ab0、 Ab1、Ab2、Ab3等表示， 每一个克隆包括T细胞、 B细胞、抗体分子及T细胞因子。Ab1识别外源性 抗原决定基（Ag1），Ab2识别Ab1的Id，Ab3识 别Ab2的Id，以此类推。
PPT课件
30
抗原 Ag1
Ag0
PPT课件
独特型网络模型
PPT课件
24
与免疫遗传算法相关的生物机理
与遗传算法相关的特征
（1）产生多样抗体的能力：通过细胞的分裂和分化作用， 免疫系统可产生大量的抗体来抵御各种抗原，这对应于遗 传算法中个体的多样性。这种机制可用于提高遗传算法的 全局搜索能力而不陷于局部解
（2）自我调节机构：免疫系统具有维持免疫平衡的机制， 通过对抗体的抑制和促进作用，能自我调节产生适当数量 的必要抗体。这对应于遗传算法中个体浓度的抑制和促进， 利用这一功能可以提高遗传算法的局部搜索能力
过程，对应于再次应答。
PPT课件
22
免疫的学习机理
免疫学习一般有以下几种途径：
（1）对同一抗原进行重复学习，属于增强式学习 （2）亲和度成熟，对应于AIS中的个体经遗传操作
后其亲和度逐步提高的过程，属于遗传学习 （3）低度的重复感染，对应于AIS的重复训练过程 （4）对内生和外生抗原的交叉应答，属于联想式学
的Ab1细胞，就是能和抗原结合反应的T细胞、B
细胞。第二层的Ab2细胞，包括Ab2 B细胞（结
合独特型或分泌抗独特型的B细胞）和Ab2 T细
胞（识别或结合独特型的T细胞）
PPT课件
29
独特型网络模型
• Jerne的网络学说奠定了用整体的、联系的观点
解释免疫调节和免疫现象的基本思想，以此免疫 学说为基础，Richter、Hoffmann等又加以修改 补充提出了新的网络模型。
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30
抗原 Ag1
Ag0
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独特型网络模型
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24
与免疫遗传算法相关的生物机理
与遗传算法相关的特征
（1）产生多样抗体的能力：通过细胞的分裂和分化作用， 免疫系统可产生大量的抗体来抵御各种抗原，这对应于遗 传算法中个体的多样性。这种机制可用于提高遗传算法的 全局搜索能力而不陷于局部解
（2）自我调节机构：免疫系统具有维持免疫平衡的机制， 通过对抗体的抑制和促进作用，能自我调节产生适当数量 的必要抗体。这对应于遗传算法中个体浓度的抑制和促进， 利用这一功能可以提高遗传算法的局部搜索能力
过程，对应于再次应答。
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22
免疫的学习机理
免疫学习一般有以下几种途径：
（1）对同一抗原进行重复学习，属于增强式学习 （2）亲和度成熟，对应于AIS中的个体经遗传操作
后其亲和度逐步提高的过程，属于遗传学习 （3）低度的重复感染，对应于AIS的重复训练过程 （4）对内生和外生抗原的交叉应答，属于联想式学
的Ab1细胞，就是能和抗原结合反应的T细胞、B
细胞。第二层的Ab2细胞，包括Ab2 B细胞（结
合独特型或分泌抗独特型的B细胞）和Ab2 T细
胞（识别或结合独特型的T细胞）
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29
独特型网络模型
• Jerne的网络学说奠定了用整体的、联系的观点
解释免疫调节和免疫现象的基本思想，以此免疫 学说为基础，Richter、Hoffmann等又加以修改 补充提出了新的网络模型。
免疫算法介绍PPT课件
离散和连续的优化问题。
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。
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。
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
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
《人工免疫算法》课件
在机器学习应用中，人工免疫算法可以与其他机器学习算法结合使用，提高模型的 性能和泛化能力。
05
人工免疫算法的优缺点
优点
自适应性
鲁棒性
人工免疫算法能够根据环境变化自我调整 ，以适应不同的任务和问题。
由于其内在的抗干扰能力，即使在噪声或 异常数据存在的情况下，人工免疫算法也 能得出相对准确的结果。
全局搜索能力
人工免疫算法的基本步骤
初始化
随机生成一组抗体作为初始解。
评估
计算抗体的适应度值，即与抗原 的匹配程度。
选择
根据适应度值选择优秀的抗体进 行复制和变异。
终止条件
重复上述步骤直到满足终止条件 ，输出最优解。
更新
用新产生的抗体替换原有抗体， 形成新的解集。
变异
对选中的抗体进行变异操作，产 生新的抗体。
03
THANKS
感谢观看
人工免疫算法在函数优化中常用的策略包括抗体克隆选择、变异、交叉等，通过 不断迭代和优化，最终找到函数的极值点或最优解。
在组合优化问题中的应用
01
组合优化问题是指在一组对象中寻找最优解的问题，
如旅行商问题、背包问题、图着色问题等。
02
人工免疫算法在组合优化问题中能够利用其全局搜索
和记忆机制，快速找到问题的近似最优解或精确解。
精英交叉
将精英个体与其他个体进行交叉操作，产生 新的个体。
精英变异
对精英个体进行变异操作，产生新的个体。
04
人工免疫算法的应用实例
在函数优化中的应用
函数优化是寻找函数最小值或最大值的过程，人工免疫算法通过模拟生物免疫系 统的自适应和进化机制，能够高效地求解多峰值、非线性、全局优化等复杂函数 优化问题。
05
人工免疫算法的优缺点
优点
自适应性
鲁棒性
人工免疫算法能够根据环境变化自我调整 ，以适应不同的任务和问题。
由于其内在的抗干扰能力，即使在噪声或 异常数据存在的情况下，人工免疫算法也 能得出相对准确的结果。
全局搜索能力
人工免疫算法的基本步骤
初始化
随机生成一组抗体作为初始解。
评估
计算抗体的适应度值，即与抗原 的匹配程度。
选择
根据适应度值选择优秀的抗体进 行复制和变异。
终止条件
重复上述步骤直到满足终止条件 ，输出最优解。
更新
用新产生的抗体替换原有抗体， 形成新的解集。
变异
对选中的抗体进行变异操作，产 生新的抗体。
03
THANKS
感谢观看
人工免疫算法在函数优化中常用的策略包括抗体克隆选择、变异、交叉等，通过 不断迭代和优化，最终找到函数的极值点或最优解。
在组合优化问题中的应用
01
组合优化问题是指在一组对象中寻找最优解的问题，
如旅行商问题、背包问题、图着色问题等。
02
人工免疫算法在组合优化问题中能够利用其全局搜索
和记忆机制，快速找到问题的近似最优解或精确解。
精英交叉
将精英个体与其他个体进行交叉操作，产生 新的个体。
精英变异
对精英个体进行变异操作，产生新的个体。
04
人工免疫算法的应用实例
在函数优化中的应用
函数优化是寻找函数最小值或最大值的过程，人工免疫算法通过模拟生物免疫系 统的自适应和进化机制，能够高效地求解多峰值、非线性、全局优化等复杂函数 优化问题。
人工免疫算法-
国际研究新动向之三
将人工免疫系统与遗传系统的机理相 互结合，并归纳出各种免疫学习算法。比 如：免疫系统的多样性遗传机理和细胞选 择机理可用于改善原遗传算法中对局部搜 索问题不是很有效的情况；独特型网络机 理可用于免疫系统中的遗传部分以避免系 统出现早熟现象；发展用于处理受约束的 遗传搜索和多准则问题的免疫学习算法等。
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
• 基于相关识别特性的免疫网络模型 用于故障诊断的方法（Ishida）；
• 通过构造大规模独特型免疫网络来 建立用于在线服务的故障诊断系统 （Ishiguru）。
AIS在模式识别中的应用
Hunt等人开发了一种具有学 习能力的人工免疫系统并用于模 式识别。
AIS在联想记忆中的应用
Gilbert等人采用免疫网络模 型设计了一种内容可访的自动联 想记忆系统并用于图像识别。
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）.
AIS的研究现状之三
国际研究新动向之四
基于免疫反馈和学习机理，设计自调 整、自组织和自学习的免疫反馈控制器。 展开对基于免疫反馈机理的控制系统的设 计方法和应用研究，这有可能成为工程领 域中种新型的智能控制系统，具有重要的 理论意义与广泛的应用前景。
《人工免疫的探讨》课件
基因工程和免疫治疗
基因工程技术的发展为免疫治 疗带来了新的突破和可能。
免疫遗传学与个体化
通过基因测序等技术，实现个 体化免疫规划和治疗。
免疫学前沿研究
如肿瘤免疫、免疫调节和免疫 细胞治疗等的深入研究。
总结和展望
人工免疫作为免疫学的前沿领域，发展迅速，为疾病的防治提供了新的思路和方法。未来将进一步加深 对免疫机制的认识，实现个体化免疫治疗，使人类获得更健康、更美好的未来。
免疫的分类
包括先天免疫和后天免疫两种类型。
人工免疫的原理和方法
人工免疫实验
通过实验室研究，人工免疫主 要通过疫苗接种和免疫治疗等 方法实现。
抗原和抗体
人工免疫利用抗原激发机体产 生特异性抗体，进而增强免疫 力。
免疫检测技术
人工免疫致力于研发各种免疫 检测技术，应用于疾病诊断和 监测。
人工免疫的应用领发挥着重要作用，如疫苗接种和免疫屏障等。
2 肿瘤治疗
免疫治疗成为肿瘤治疗的新希望，如免疫检查点抑制剂和CAR-T细胞疗法等。
3 自身免疫疾病
人工免疫可用于调节免疫系统，治疗自身免疫性疾病，如类风湿性关节炎和系统性红斑 狼疮等。
人工免疫在疾病防治中的价值
1
预防与控制
通过免疫接种等手段，有效预防疾病的传播和流行。
2
提高免疫力
通过增强机体的免疫力，减少感染风险和疾病复发。
3
个体化治疗
根据个体的免疫特征，实施精准化治疗，提高疗效。
人工免疫的优势和局限性
优势
免疫接种简单方便，免疫治疗具有针对性和辅助作用。
局限性
免疫系统复杂、个体差异大，疫苗适应症和副作用需考虑。
当前研究和发展方向
《人工免疫的探讨》PPT 课件
人工自动免疫课件
免疫治疗：人工自动免疫技术 可以用于免疫治疗和免疫调节
疾病预防：人工自动免疫技术 可以用于疾病的预防和控制
生物制药：人工自动免疫技术 可以用于生物制药和生物工程
人工自动免疫原理
免疫系统原理
1 免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成 2 免疫器官包括淋巴结、脾脏、胸腺等 3 免疫细胞包括T细胞、B细胞、NK细胞等 4 免疫分子包括抗体、补体、细胞因子等 5 免疫系统具有识别和清除病原体、肿瘤细胞等有害物质的功能 6 免疫系统通过特异性和非特异性免疫机制来保护机体免受病原体侵害
演讲人
人工自动 免疫课件
2023-12-06
目录
01. 人工自动免疫概述 02. 人工自动免疫原理
人工自动免疫概述
基本概念
人工自动免疫：通过 人工干预，使机体产 生免疫反应，抵抗病
原体入侵
免疫反应：机体对病 原体的识别、清除和
记忆过程
抗原：引起免疫反应 的物质，如病毒、细
菌等
抗体：由免疫系统产 生的，能够识别并中
免疫应答机制
1
抗原识别：免疫细胞识别并捕获抗原
2
抗原呈递：免疫细胞将抗原呈递给T细胞和B细胞
3
T细胞激活：T细胞识别抗原并激活，产生效应T细胞和记忆T细胞
B细胞激活：B细胞识别抗原并激活，产生效应B细胞和记忆B细胞
5
效应T细胞和B细胞产生：效应T细胞和B细胞产生，发挥免疫作用
6
免疫记忆：记忆T细胞和记忆B细胞保留，以便再次遇到相同抗原时快速反应
20世纪初，美国科学家Karl Landsteiner发现血型，为免疫 学研究奠定了基础
20世纪50年代，美国科学家 Jonas Salk和Albert Sabin分别 研制出了脊髓灰质炎疫苗和麻疹 疫苗，为人工自动免疫的发展做 出了巨大贡献
疾病预防：人工自动免疫技术 可以用于疾病的预防和控制
生物制药：人工自动免疫技术 可以用于生物制药和生物工程
人工自动免疫原理
免疫系统原理
1 免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成 2 免疫器官包括淋巴结、脾脏、胸腺等 3 免疫细胞包括T细胞、B细胞、NK细胞等 4 免疫分子包括抗体、补体、细胞因子等 5 免疫系统具有识别和清除病原体、肿瘤细胞等有害物质的功能 6 免疫系统通过特异性和非特异性免疫机制来保护机体免受病原体侵害
演讲人
人工自动 免疫课件
2023-12-06
目录
01. 人工自动免疫概述 02. 人工自动免疫原理
人工自动免疫概述
基本概念
人工自动免疫：通过 人工干预，使机体产 生免疫反应，抵抗病
原体入侵
免疫反应：机体对病 原体的识别、清除和
记忆过程
抗原：引起免疫反应 的物质，如病毒、细
菌等
抗体：由免疫系统产 生的，能够识别并中
免疫应答机制
1
抗原识别：免疫细胞识别并捕获抗原
2
抗原呈递：免疫细胞将抗原呈递给T细胞和B细胞
3
T细胞激活：T细胞识别抗原并激活，产生效应T细胞和记忆T细胞
B细胞激活：B细胞识别抗原并激活，产生效应B细胞和记忆B细胞
5
效应T细胞和B细胞产生：效应T细胞和B细胞产生，发挥免疫作用
6
免疫记忆：记忆T细胞和记忆B细胞保留，以便再次遇到相同抗原时快速反应
20世纪初，美国科学家Karl Landsteiner发现血型，为免疫 学研究奠定了基础
20世纪50年代，美国科学家 Jonas Salk和Albert Sabin分别 研制出了脊髓灰质炎疫苗和麻疹 疫苗，为人工自动免疫的发展做 出了巨大贡献
很好的介绍人工免疫算法PPT
免疫算法
抗体抗原的编码方式
❖目前1般免疫算法种抗体抗原,即解和问题的 编码方式主要有2进制编码、实数编码和字 符编码3种
❖其中,2进制编码因简单而得到广泛使用 编 码后亲和力的计算1般是比较抗体抗原字符 串之间的异同,根据上述亲和力计算方法计 算
被检测
死 为非自体
被检测 为非自体
亡
抗原 sAg 记忆免疫细胞集合 Mb
成功激活
成熟免疫细胞集合 Tb
耐受成功
未成熟免疫细胞集合 Ib
随机生成免疫细胞
检测出
自体抗原
死
未被激活 但年龄过大
对自体 不耐受
亡
基本免疫方法
❖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,根据自体非自体的定义不同算法 中采用的匹配规则也不同有r-连续位匹配,海 明码距离,欧氏距离等
些抗体对抗原的识别有帮助
免疫算法
生物免疫系统与计算机系统的映射
生物免疫系统 抗原
B细胞,T细胞和抗体 抗体和抗原的绑定 自体耐受 协同刺激信号1 协同刺激信号2 记忆细胞 细胞克隆 抗原检测/应答
计算机免疫系统 1. 计算机病毒 2. 网络入侵 3. 其他待检测目标
用位串描述的检测器 模式匹配 否定选择算法 超过激活阀值的匹配 目前大多数有人工实现 记忆检测器 复制检测器 克隆选择 对非自体位串的识别/应答
❖ Begin ❖ 选择那些与抗原具有更高亲和力的细胞;*/选择*/ ❖ 生成免疫细胞的副本:越高亲和力的细胞拥有更多
的副本;*/再生*/ ❖ 根据它们的亲和力进行变异:亲和力越高,变异越
小;*/遗传变异*/
❖ End.End.End.
常见免疫算法 免疫遗传算法
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e
Tk
i1
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
人工免疫算法
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；
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
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
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。
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。
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。
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
的子代群体中以右边所示概率
f ( xi )
选择个体进入新的父代群体。P
在免疫策略中，仅有免疫检
(
xi
)
测而没有退火选择。
e
Tk
n0 f ( xi )
基本概念
染色体 表示待求问题的解的形式的一种数据结构。
基因 构成染色体的最基本的数据单位。 个体
具有某类染色体结构的一种特例。
基本概念
抗原 所有可能错误的基因，即非最佳个体的基因。
疫苗 根据进化环境或待求问题的先验知识，所得 到的对最佳个体基因的估计。
抗体 根据疫苗修正某个个体的基因所得到的新个 体。
第二步。
免疫算法的收敛性
状态转移过程示意图：
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）.
AIS的研究现状之三
• 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。
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）.
• 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 。
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；
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。
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；
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
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