免疫算法公式

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医学检验技术：免疫检验公式大全

医学检验技术：免疫检验公式大全
免疫学是检验考试中的必考项。

今天就重点讲一下免疫学检验公式大全。

1.外周血单个核细胞分离的实验中，为分离单个核细胞，常常要利用一种比重在075-1.090之间的介质，使得单个核细胞与其他血细胞分离。

为了加快沉浮速度，一般还要做离心分离，这时细胞在介质中的沉降速度用以下公式表示：
沉降速度=2r2(Q-Q0)g/g
其中r为细胞半径，Q为细胞比重，Q0为介质比重，g为离心力，为细胞与等体积标准颗粒的摩擦系数的比值，为介质的黏度。

2.淋巴细胞的功能检测中，需要检测转化为淋巴母细胞的淋巴细胞比例，即淋巴细胞的增殖实验。

转化后的淋巴细胞，可表现为细胞变大，胞质空泡，核仁明显等，即成为淋巴母细胞。

该实验中，转化率可以这样表示：转化率=转化的淋巴细胞数/未转化的淋巴细胞数100%
3.在检测中性粒细胞的杀菌实验中，我们需要检测杀菌率。

杀菌率的检测方法常用显微镜法和溶菌法。

前者将白细胞与葡萄球菌混合，碱性美兰染色后在油镜下观察吞噬细菌的白细胞数：杀菌率=胞内含有染菌体的细胞数/吞噬细菌的白细胞数100%
4后者将白细胞悬液和经人血调理过后的细菌混合后，隔一段时间取定量培养物，接种固体培养基培养，37℃培养18小时后计算生长菌落数。

杀菌率=[1-(作用30min或60min后的菌落数/0min 菌落数)] 100%
4.巨噬细胞的功能检测中，常用吞噬鸡红细胞实验来衡量其吞噬功能，有此公式：吞噬率=吞噬CRBC的巨噬细胞数/200 100%。

免疫算法——精选推荐

免疫算法理论与应用近代免疫的概念是指机体对自己或非己的识别并排除非己的功能，目的是维持自身生理平衡与稳定.免疫算法就是模拟免疫系统抗原识别、抗原与抗体结合及抗体产生过程，并利用免疫系统多样性和记忆机理抽象得到的一种免疫算法。

这里介绍免疫算法的算法流程与代码.免疫学中基本概念的思想在免疫算法设计中得到有效应用，即亲和力，相似度，浓度及激励度,根据算法需要给出描述. 定义1 亲和力指抗体与抗原的匹配程度.反映在优化问题上，抗体（NBP）的亲和力定义为函数，与成反比，在此仍表示抗aff:S (0,1)aff(x)f(x)f(x)x体对应的可行解的目标函数.这里选择 1 aff(x) ,0 1 .f(x)1e定义2 相似度指抗体与其他抗体的相似程度，其被定义为，此根据信息熵理论设计.体G为设M为含有m个字符的字符集，群Aff:S S *0,1+由N个长度为的字符串构成的集合，即l，其中G中基因座的其中为M 信息熵定义为 jG ,X ..., M,1 i l-xxxx12lim中第个符号出现在基因座上的概率. ,ij log(G,N)p pp Hj ij ijiji 1定义3 抗体浓度指抗体在抗体群中与其相似的抗体所占的比例，定义为函数即C(u) ，其中为C:X S *0,1+, , X|Aff(u,) -浓度阈值，，在此称为浓度抑0 1N制半径. 定义 4 激励度是指抗体应答抗原和被其他抗体激活的综合能力，定义为函e 数，其中为调节因子，.抗体应答 c(x)/1act:X S ,act(x) aff(x)抗原综合能力与其亲和力成正比，与其在抗体群中浓度成反比. 定义 5 克隆选择是指在给定的选择率下，，在抗体群中选择亲0 1和力较高的抗体.亲和力低的抗体则被清除. 定义6 细胞克隆是指在给定的繁殖数M下，抗体群X中所有抗体依据自s2身的亲和力及繁殖率共繁殖M个克隆的映射.，它是确定性映射，:X S Tcmxxxs即设为抗体群的繁殖率函数，为抗体群，则定义X {,,...,}r: 12m x抗体繁殖个相同的克隆构成的集合. 由下式确定：mmiiim . N r(X) af(f), Mmxmiiii 1定义 7 亲和突变是指抗体空间到自身的随机映射，，其作用方式:S S T m是抗体按与其亲和力成正比的可变概率独立地改变自身的基因，可选 . P(x) exp(aff(x))定义 8 克隆抑制指在抗体群中依据抗体的亲和力和相似度抑制部分抗体的确定性映射,.克隆抑制算子的设计，设X是群体规模为M的抗体群，: SMSTr 依据抗体的相似度和抑制半径以及式，将X划分为子群，不妨设Aff(u,) 获q个子群，利用处罚函数对中亲和力低的抗体进行处罚. ,1 i qPPii定义9 免疫选择是指在抗体群中依据抗体的激励度选择抗体的随机映射，N按其概率规则: S,STisac t()xiP{T } . x(X)ii act()xjx X j定义 10 募集新成员指在抗体空间S中随机选择抗体. 免疫算法描述如下： Step 1 确定初始群体规模N，克隆总数M，克隆选择率，抑制半径，募集新成员插入率，. M N Step 2 随机产生N个抗体构成初始抗体群，计算中抗体亲和力. AA00 Step 3 利用克隆选择算子在中选择个抗体构成群体. NABnn1 Step 4 克隆选择算子作用繁殖M个克隆，中抗体进入记忆池，并更BBnn新记忆池中亲和力低的抗体. Step 5 依据亲和突变算子对每个克隆细胞进行突变，获得克隆集. Cn* Step 6克隆抑制算子作用于，获得克隆集C C nn* Step 7 计算与中亲和力较高的N个抗体的激励度.用比例选择选取CAnn 个抗体.其中中亲和力最高的不参与选择.获得新群体. N round( N)1ADnn Step8 由募集新成员算子任选个自我抗体插入，并计算round( N)Dn 个抗体的亲和力，从而获得. round( N)An1 Step 9 若满足终止条件，输出结果，否则，返回step 3. 免疫算法在函数优化中应用举例例Rosebrock函数的全局最大值计算. 222max )(1)f(,) 100 (xxxxx21121s..t8 2.0i4 8(12.04 x i确定编码方法：xx用长度为10的二进制编码串来分别表示俩个决策变量.10位二进制编码串,12xx可以表示从0到1023之间的1024个数，故将的定义域离散化为1023个,12均等的区域，包括俩端点共1024个不同的离散点.从离散点-2.048到 2.048，依次让它们对应于00000000000（0）到11111111111（1023）之间的二进制编码.再将xx,分别表示的两个10位长的二进制编码串接在一起，组成一个20位长的二12进制编码，它就构成了函数优化问题的染色体编码方法.使用这种编码方法，解空间与免疫算法的搜索空间具有一一对应的关系. 确定解码方法：解码时需将20位长的二进制编码串切断为二个10位长的二进制编码串，然后分别将它们转换成对应的十进制整数代码，分别记为和. 依据前述个体编码方yy12yx法和对定义域的离散化方法可知，将代码转换为的解码公式为：iiyx ,(i 1,2) 4.09 62.048i i1023求函数的全局最大值免疫算法代码如下：Rosebrock #include <stdio.h>#include<stdlib.h> #include<time.h>#include<math.h> #define LENGTH1 10 #define LENGTH2 10 #define CHROMLENGTH LENGTH1+LENGTH2 #define POPSIZE 300 int MaxGeneration =500; struct individual { char chrom[CHROMLENGTH+1]; ;//适应度double value ;//亲和力double affective//浓度double concentration;//激励度double activity; }; int generation; int best_index; struct individualpopulation[POPSIZE]; struct individual nextpopulation[POPSIZE];struct individual array[POPSIZE]; struct individual A; structindividual B; struct individual bestindividual; struct individual currentbest; int PopSize =80; double umu =0.08; double r =0.001; double rad =0.3; int clone_total =0;//******************************************************************** void GenerateInitialPopulation(); long DecodeChromosome(char *string,int point,int length); void CalculateObjectValue(struct individual array[],int n); void Calculateaffective(struct individual array[],int n); void EvaluatePopulation(); void affectivesort(struct individual array[],intn); void clonenum(); void MutationOperator(void);void GenerateNextPopulation(void); double CalculateSimilarity(struct individual A,struct individual B); voidInhibition(void); void chongzu(); void CalculateConcentrationValue(struct individual population[],int n);void CalculateActivityValue(struct individual population[],int n);void activeslect(); void sortnewmember(); void PerformEvolution();void FindBestIndividual(); void OutputTextReport();//******************************************************************** void main() { generation=0; GenerateInitialPopulation(); EvaluatePopulation(); while(generation<MaxGeneration) { generation++; GenerateNextPopulation(); EvaluatePopulation(); PerformEvolution(); OutputT extReport(); } } //******************************************************************** void GenerateInitialPopulation() { int i,j; srand((unsigned)time(NULL)); //srand((unsigned)time(0)); for(i=0;i<PopSize ;i++) { for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++) { population[i].chrom[j]=(rand()%10<5)?'0':'1'; } population[i].chrom[CHROMLENGTH]='\0'; } } //********************************************************************void GenerateNextPopulation(void) {//排序选择亲和力高的进行克隆affectivesort(population,PopSize); clonenum(); MutationOperator(); Inhibition(); chongzu(); activeslect(); sortnewmember(); } //****************************************************** ************** void EvaluatePopulation(void) { CalculateObjectValue ( population,PopSize); Calculateaffective ( population,PopSize);FindBestIndividual(); } //****************************************************** *********************** long DecodeChromosome(char *string,int point,int length) { int i; long decimal=0L; char *pointer; for(i=0,pointer=string+point;i<length;i++,pointer++) { decimal+=(*pointer-'0')<<(length-1-i); } return(decimal); } //****************************************************** *********************** void CalculateObjectValue(struct individual array[],int n) { int i; long temp1,temp2; double x1,x2; for (i=0;i<n;i++) { temp1=DecodeChromosome(array[i].chrom,0,LENGTH1); temp2=DecodeChromosome(array[i].chrom,LENGTH1,LENGTH2);x1=4.096*temp1/1023.0-2.048; x2=4.096*temp2/1023.0-2.048; array[i].value=100*(x1*x1-x2)*(x1*x1-x2)+(1-x1)*(1-x1); } } //****************************************************** *********************** void Calculateaffective(struct individual array[],int n){ int i; for(i=0;i<n;i++) { array[i].affective=1.0/(exp(-(r*array[i].value))+1.0); } } //****************************************************** *********************** void affectivesort(struct individual array[],int n) { int i,j; struct individual a; for(j=0;j<n-1;j++){ for(i=0;i<n-1-j;i++) { if(array[i].affective<array[i+1].affective){ a=array[i+1]; array[i+1]=array[i]; array[i]=a; } } } }//****************************************************************** void FindBestIndividual() { int i; bestindividual=population[0]; for(i=0;i<PopSize;i++){ if(population[i].affective>bestindividual.affective){ bestindividual=population[i]; best_index=i; }if(generation==0) { currentbest=bestindividual; } else{ if(bestindividual.affective>currentbest.affective){ currentbest=bestindividual; } } } }//***************************************************************************** void PerformEvolution(){ if(bestindividual.affective>currentbest.affective){ currentbest=population[best_index]; } }//***************************************************************************** void clonenum() { int i,j; int M =100; int m[POPSIZE]; int L=0; double sum1=0; double sg =0.8; for(i=0;i<(int)(sg*M);i++) { sum1+=array[i].affective;m[i]=(int)(array[i].affective*M/sum1); clone_total+=m[i]; }for(i=0;i<(int)(sg*M);i++) { for(j=0;j<m[i];j++) nextpopulation[L++]=array[i]; } }//***************************************************************************** void MutationOperator(void) { int i,j; double p,po; for(i=0;i<clone_total;i++){ for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++) { po=rand()%1000/1000.0; p=exp((-1)*nextpopulation[i].affective); if(po<p) { nextpopulation[i].chrom[j]=(nextpopulation[i].chrom[j]=='0')?'1':'0'; } } } }//***************************************************************************** double CalculateSimilarity (struct individual A,struct individual B) { int j=0; double sum=0.0; for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++){ sum+=(A.chrom[j]=B.chrom[j])?0:1; } sum=sum*(log(2.0))/CHROMLENGTH; return sum; }//***************************************************************************** void Inhibition(void) { int i,j; int L=0;int numinh=0; //double rad =0.3; CalculateObjectValue(nextpopulation,clone_total); Calculateaffective(nextpopulation,clone_total); 排序进行抑制affectivesort(nextpopulation,clone_total);// for(i=0;i<clone_total-1;i++) { for(j=i+1;j<clone_total;j++) { if(CalculateSimilarity(nextpopulation[i],nextpopulation[j])>rad) { nextpopulation[++L]=nextpopulation[j]; } } clone_total=L+1;L=i+1; } clone_total=L+1; } //****************************************************** *********************** void chongzu() { int i; for(i=0;i<clone_total;i++){ population[i+PopSize]=nextpopulation[i]; } affectivesort(population,clone_total+PopSize); } //****************************************************** *********************** void CalculateConcentrationValue(struct individual population[],int n) { int i,j,m=0; for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<n;j++) { m+=(CalculateSimilarity(population[i],population[j])<rad)?1: 0; } } population[i].concentration=m*(1.0)/(n); } //****************************************************** *********************** void CalculateActivityValue(struct individual population[],int n) { int i; double h=1.5; for(i=0;i<n;i++) { population[i].activity=population[i].affective*exp(-population[i].concentration/h); } } //****************************************************** *********************** void activeslect() { int i,index; double umu=0.08; int N3=(int)(PopSize*umu); double p;double sum2=0.0; double concent[POPSIZE]; struct individual con_population[POPSIZE];CalculateConcentrationValue(population,PopSize); CalculateActivityValue(population,PopSize); for(i=0;i<PopSize;i++) { sum2+=population[i].activity; } for(i=0;i<PopSize;i++) { concent[i]=population[i].activity/sum2; } for(i=1;i<PopSize;i++) { concent[i]=concent[i-1]+concent[i]; } for(i=0;i<PopSize;i++) { p=rand()%1000/1000.0; index=0; while (p>concent[index]) { index++; } con_population[i]=population[index]; } for(i=0;i<PopSize-N3;i++) { population[i]=con_population[i]; } } //***************************************************************************** void sortnewmember() { int i,j; intN3=(int)(PopSize*umu); for(i=0;i<N3;i++) { for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++) { population[i+PopSize-N3].chrom[j]=(rand()%10<5)?'0':'1'; } population[i+PopSize-N3].chrom[CHROMLENGTH]='\0';} } //***************************************************************************** void OutputT extReport(void) { int i; printf("gen=%d,best=%f,",generation,currentbest.value);printf("chromosome="); for(i=0;i<CHROMLENGTH;i++) { printf("%c",currentbest.chrom[i]); } printf("\n"); } 运行结果为：所以该问题全局最优解为. f( 2.048,2.048) 3905.926227参考文献[1] 黄席樾，张著洪等.现代智能算法理论及应用.北京科学出版社，2005.[2] 周明.遗传算法原理及其应用.国防工业出版社，2002.202.。

第7章免疫算法

7.1.2 免疫系统的生物学原理
从人的角度：免疫的主要作用是帮助人体自身的免疫系统抵制由病毒和细菌引起的疾病。从生物学角度：免疫或免疫接种是强化个体抵御外部个体的能力的过程。
7.1.2 免疫系统的生物学原理
相关名词
抗原：被免疫系统看作异体，引起免疫反应的分子。即能刺激人体免疫的细胞，使人体产生免疫反应的物质。可以是人体本身固有的，如血液，也可以是人体内根本不存在的，如某些细菌，病毒，药物等。抗体：免疫系统用来鉴别和移植外援物质的一种蛋白质复合体。每种抗体只识别特定的目标抗原。当某种抗原刺激人体后，人体对这种抗原会产生一种能识别它，并抵抗或消灭它的物质。当这种抗原再次入侵时，人体会产生抵抗（免疫）能力，从而避免疾病的发生。
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
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
图免疫系统层次示意图
7.1.3 二进制模型
轻链抗体决定簇 Paratope
图 B细胞抗体结构图
抗体j 重链抗原决定基 Epitope
抗体k B 淋巴细胞

immunoscore计算方法(一)

immunoscore计算方法(一)Immunscore计算方法详解1. 什么是Immunoscore计算方法Immunoscore计算方法是一种用于评估肿瘤患者免疫状态的计算方法。

通过对肿瘤组织中不同类型免疫细胞的计数和定量，可以准确评估患者的免疫反应水平，并预测其对治疗的反应和预后。

2. 利用免疫细胞计数计算Immunoscore的方法Immunoscore计算方法主要利用免疫组织化学染色或流式细胞术来进行免疫细胞计数，以获取不同类型免疫细胞的数量。

通常，需要计数以下几种免疫细胞：•CD8+ T细胞•CD4+ T细胞•调节性T细胞（Treg细胞）•自然杀伤细胞（NK细胞）•标记为PD-1、PD-L1或其他免疫检查点的细胞3. 免疫细胞计数的样本选择为了准确计算Immunoscore，样本选择至关重要。

一般而言，选择包括原发病灶、淋巴结转移和血液中的免疫细胞进行计数。

为了避免异质性，应尽量选择组织中最具代表性的区域进行计数。

4. Immuniscore的计算公式根据不同研究和实验室的不同，Immunoscore的计算公式可能会略有差异。

以下是一个简单的计算公式例子：Immunoscore = (CD8+ T细胞计数 + NK细胞计数) - (CD4+ T细胞计数 + Treg细胞计数 + PD-1阳性细胞计数)5. Immuniscore和治疗反应的关系多项研究表明，Immunoscore高的患者对免疫治疗和免疫检查点抑制剂的治疗反应更好。

高免疫反应水平意味着免疫系统更活跃，更有可能对抗肿瘤细胞。

6. Immuniscore和预后的关系与治疗反应类似，Immunoscore也与患者的预后密切相关。

Immunoscore高的患者通常具有较好的预后，而Immunoscore低的患者可能具有较差的预后。

通过定期监测Immunoscore的变化，可以及早发现疾病进展并采取相应的治疗措施。

7. Immuniscore方法的优势和局限性Immunoscore方法具有以下优势：•非侵入性：Immuscore计算方法通过对组织样本的染色或流式细胞术进行计数，无需额外侵入性检查。

放射免疫检定法反应公式

放射免疫检定法反应公式
放射免疫检定法反应公式是指在放射免疫检定法中所使用的反应公式。

一般而言，放射免疫检定法中所使用的反应公式包括抗原-抗体反应、放
射性示踪物质的衰变以及检测信号的计算等三个方面。

其中，抗原-抗体
反应公式为：
Ag+Ab⇄Ag-Ab。

Ab表示抗体，Ag表示抗原。

放射性示踪物质的衰变公式为：
N=N0e(-λt)。

其中，N表示剩余放射性示踪物质数量，N0表示初始放射性示踪物质
数量，λ为放射性示踪物质的衰变常数，t表示时间。

检测信号的计算公式为：
Cpm = (N- B)/Xt。

其中，Cpm表示计数率，N表示放射性样品测量的计数值，B表示放
射性样品测量的背景计数值， Xt表示测量时间。

以上三个公式在放射免疫检定法中均具有重要的应用价值。

四种改进免疫算法及其比较_余建军

文章编号:1001-4098(2006)02-0106-07四种改进免疫算法及其比较X余建军,孙树栋,吴秀丽,蔡志强(西北工业大学机电学院系统集成与工程管理研究所,陕西西安　710072)摘　要:免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能优化算法,具有解决复杂工程问题的潜力。

然而,免疫算法存在两个严重的缺陷:容易陷入局部最优平衡态,进化后期搜索停滞不前。

通过在免疫机理、优化机制、结构和行为等方面进行深入分析和巧妙改进,提出了多种群免疫算法、双倍体免疫算法、自适应免疫算法和多种群双倍体自适应免疫算法四种新的免疫算法。

对20个典型组合优化Job-Sho p Benchmar k问题进行了仿真试验,仿真结果表明提出的四种新免疫算法均优于一般免疫算法,不仅有很好的全局收敛性,而且稳定高效。

关键词:免疫算法;多种群免疫算法;双倍体免疫算法;自适应免疫算法;多种群双倍体自适应免疫算法中图分类号:T P301;T P278 文献标识码:A 免疫系统被称为人体的第二个大脑,能识别并清除抗原,实现免疫防卫功能,具有许多在工程上有启发意义的特性,如模式识别、学习、记忆、适应性、特异性等。

根据Bur net的克隆选择学说、Jerne的免疫网络学说和反向选择机制构造了免疫算法(Immune A lgo rithm,I A)[1],它把要解决的问题和约束条件当作抗原,把问题的解当作抗体,通过免疫操作使抗体在解空间不断搜索进化,按照亲合度对抗体与抗原之间的匹配程度以及抗体之间的相似程度进行评价,直至产生最优解。

免疫算法在解决大空间、非线性、全局寻优等复杂问题时具有独特优越性,已经应用于优化计算、系统工程和计算机安全等多个工程领域,是继人工神经网络系统和遗传算法之后的又一研究热点[2-5]。

然而,现有免疫算法存在两个严重的缺陷,即容易陷入局部最优的平衡态,以及进化后期搜索停滞不前,使得算法最终搜索的结果往往不是全局最优解,而是局部最优解[6,7]。

疫苗免疫离散度计算公式

疫苗免疫离散度计算公式疫苗免疫离散度是指在特定时间和地点，人群对某种疾病的免疫状况。

它是评估疫苗接种效果的重要指标之一，也是疫苗接种策略制定的重要依据。

疫苗免疫离散度的计算公式是一种数学模型，通过对人群接种疫苗后的免疫水平进行统计分析，从而评估疫苗接种效果和人群的免疫状况。

疫苗免疫离散度计算公式的基本原理是通过对人群接种疫苗后的免疫水平进行统计分析，来评估疫苗接种效果和人群的免疫状况。

其计算公式如下：疫苗免疫离散度 = （接种疫苗后的免疫人群数量预期免疫人群数量）/ 预期免疫人群数量× 100%。

其中，接种疫苗后的免疫人群数量是指在特定时间和地点，接种了疫苗后获得了免疫力的人数；预期免疫人群数量是指在特定时间和地点，根据疫苗接种率和疫苗免疫效果预期获得免疫力的人数。

通过这个公式，我们可以计算出在特定时间和地点，接种了疫苗后获得了免疫力的人数与预期获得免疫力的人数之间的差异，从而评估疫苗接种效果和人群的免疫状况。

疫苗免疫离散度的计算结果可以直观地反映出疫苗接种效果和人群的免疫状况，为制定疫苗接种策略和改进疫苗接种工作提供科学依据。

疫苗免疫离散度的计算公式是基于疫苗接种原理和免疫学理论建立的数学模型，它能够客观地反映出疫苗接种效果和人群的免疫状况。

通过对疫苗免疫离散度的计算，我们可以及时发现疫苗接种效果不佳的地区和人群，采取针对性的措施加强疫苗接种工作，提高人群的免疫水平，从而有效地控制和预防疾病的传播。

除了疫苗免疫离散度的计算公式，还有一些其他指标和方法可以用来评估疫苗接种效果和人群的免疫状况，如接种率、免疫水平检测、疫苗有效性评估等。

这些指标和方法可以相互补充，共同为评估疫苗接种效果和人群的免疫状况提供科学依据。

在实际应用中，疫苗免疫离散度的计算需要收集大量的数据，并进行统计分析和计算。

这对于疫苗接种工作和疫苗接种策略的制定提出了挑战，需要政府部门、医疗机构和科研机构共同合作，加强数据采集和信息共享，提高数据分析和计算能力，从而更好地评估疫苗接种效果和人群的免疫状况。

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。

免疫算法介绍

30
扩展：人工免疫系统
AIS在故障诊断中的应用
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）。
31
扩展：人工免疫系统
AIS在优化设计中的应用
永磁同步电动机的参数修正的优化设计；电磁设备的外形优化； VLSI印刷线路板的布线优化设计；函数测试；旅行商问题的求解；
14
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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免疫算法免疫算法
免疫算法的一般步骤
扩展：人工免疫系统
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。
应用
故障诊断
模式识别
图象识别
优化设计
机器学习
网络安全
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扩展：人工免疫系统
AIS在控制领域中的应用
PID型免疫反馈控制器（ Takahashi ）；机器人控制（ Mitsumoto, Ishiguro, Lee）；

第四章免疫算法

亲和力计算
记忆细胞分化
N 抗体促进和抑制
满足终止条件？ Y 结束
群体更新
免疫算法
₪ (1)识别抗原：免疫系统确认抗原入侵。 ₪ (2)产生初始抗体群体：激活记忆细胞产生抗体，清除以前出现过的抗原，从包含最优抗体(最优解)的数据库中选择出来一些抗体。 ₪ (3)计算亲和力：计算抗体和抗原之间的亲和力。 ₪ (4)记忆细胞分化：与抗原有最大亲和力的抗体加给记忆细胞。由于记忆细胞数目有限，新产生的与抗原具有更高亲和力的抗体替换较低亲和力的抗体。 ₪ (5)抗体促进和抑制：高亲和力抗体受到促进，高密度抗体受到抑制。通常通过计算抗体存活的期望值来实施。 ₪ (6)抗体产生:对未知抗原的响应，产生新淋巴细胞
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。
免疫算法的一般步骤
免疫算法
抗原识别
初始抗体生成
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，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。 ₪ 该过程重复进行，直到所需数量的监测器被产生出来。通常用概率分析方法来估算为了满足一定的可靠性所应有的监测器的数目。
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。
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）.

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。

免疫算法总结

2.4 初始群体
大部分的算法均采用随机产生个体的方法初始化种群。但随机产生的初始化种群将使调度时间变长，许多学者在初始化种群也做了不是研究。文献[),文献[20]提出了分别由SPTCH、FTMIH和Johnson 的规则[20]产生初始化种群。文献[21]所提到的快速克隆算法中,初始化种群所用的混沌发生器所产生的初始群体也起到了快速的作用。（具体规则是什么？）
其中, k 为序列长度，hij= -pij*lg (pij )。
2.3 编码方法
主要编码编码方式[6 ]有10种（要找到具体的编码方法）基于工序的编码[10 ,15 ] 基于工件的编码[16 ] 基于先后表的编码基于工件对关系的编码基于优先规则的编码基于析取图的编码基于完成时间的编码基于操作的编码[17 ,18 ] 基于机器的编码及随机键编码基于优先调度权值的编码[9 ] 。
2 解决车间生产调度问题的克隆选择算法 2.1 目标函数
车间调度问题是一种多目标优化问题,它使所有工件的最大完成时间最小,所有设备的利用率最高,即:F1 = min (max ( makes pan(t)))，F2 =设备利用率(1) 在考虑F2因素的文献当中,公式各异,依据自己的算法所用而定。 f(i)=w1*F1/w2*F2 ( 2) 其中，w1 和w2 为权重系数。作业车间调度一般考虑理想化的无等待流水线调度问题。对于需要考虑延迟时间的, ,如文献[12 ]中,延迟时间τ q定义如下: τ q = max (0，(cq-dq)) (3)
2.7 受体编辑
在经过选择、克隆、变异后,一个种群中会产生B %的最差个体,那么这些个体是要被淘汰而不进入下一次迭代过程的。淘汰掉的B %的个体一般将用再次随机产生B %的个体来取代,以确保种群不会限入局部最优,保证了个体的多样性。

数学传染病问题公式

数学传染病问题公式数学传染病模型是用来研究传染病演变的方法，其中包括应用数学方程式来研究传染病的流行病的传播。

在研究传染病的过程中，关键的一步就是需要弄清楚传染病模型中的关键公式。

以下是传染病模型中最重要的一些公式：1.SIRS模型公式：SIRS模型是一种流行病传播模型，它表示一个健康池中的四种状态：易感染（S）、感染（I）、康复（R）和受免疫（T）。

它用来指导传染病流行模拟，它有三个不等式来描述：（1） S+I+R+T=N（2）ds/dt= −βSI+γIR+Π(T)（3）di/dt= βSI−γIR−ξI2.SEIR模型公式：SEIR模型是SIRS模型的改进，它用来描述一种传染病的传染过程并包括四种状态：易感染人群（S）、暴露的人群（E）、感染的人群（I）和康复的人群（R）。

该模型包括四个不等式来描述：（1） S+E+I+R=N（2）dS/dt=-βSI+πE（3）dE/dt=βSI−αE−πE（4）di/dt=αE−γI−ξI3.SIS模型公式：SIS模型是比较简单的传染病模型，其中只包括易感染（S）和感染（I）两种状态，该模型刻画了每个人群中感染者的增长和下降过程。

共有两个不等式：（1） S+I=N（2）dS/dt=-βSI+γI4.SIRS epidemic model：SIRS流行病模型是用来描述传染病流行的最简单模型之一，其中包括四种状态：易感染（S）、感染（I）、康复（R）和受免疫（T）。

它有两个不等式：（1） dS/dt=-βSI+γRT（2）di/dt= βSI−γIR−ξI5.MM1 Queue Model：MM1排队模型是一种标准的排队模型，它可以用来表示传染病的高峰度发生的影响。

它使用Lambert W函数来表达病毒的传播速度，它有两个主要的不等式：（1）dL/dt=−αL+βam(L)（2）da/dt=αL−βam(L)M(L)表示Lambert W函数。

综上所述，上述就是传染病模型中重要的一些公式，它们可以用来模拟传染病的流行趋势，这些公式也被广泛应用于疾病管理和控制策略的研究中，为重要的疾病预防和控制工作提供有用的参考资料。

免疫算法的介绍及应用

免疫算法的介绍及应用摘要：免疫算法是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种新的多峰值函数的寻优算法。

免疫算法的研究，已成为人工智能研究领域的一个重要内容。

与遗传算法相似，免疫算法也是一种随机启发式算法。

对信息学科和计算机学科的发展具有重要意义，同时也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论意义和实际应用价值。

关键词：免疫系统、抗体、抗原、亲和力1 课题背景及意义传统的遗传算法虽然自成体系且使用广泛，但是依然有许多不足，例如对于局部空间的搜索问题不是很有效，个体的多样性减少的很快等，这些缺陷的存在限制了遗传算法的应用。

而近年来在生物学领域的研究发现免疫原理对改进和提高传算法的性能具有重要的启迪作用，免疫行为可以很好的保持多样性，防止早熟收敛。

但是目前对于免疫遗传算法还是不太完善，所以研究这个课题很有意义。

2 免疫算法的发展史人工免疫系统是由免疫学理论和观察到的免疫功能、原理和模型启发而生成的适应性系统。

这方面的研究最初从20世纪80年代中期的免疫学研究发展而来。

1990年，Bersini首次使用免疫算法来解决问题。

20世纪末，Forrest等开始将免疫算法应用于计算机安全领域。

同期，Hunt等开始将免疫算法应用于机器学习领域。

近年来，越来越多的研究者投身于免疫算法的研究。

自然免疫系统所具有的显著的信息处理能力对计算技术的研究有很多重要的启发。

一些研究者基于遗传算法提出了一些模仿生物机理的免疫算法；人工免疫系统的应用问题也得到了研究；还有一些学者研究了控制系统与免疫机制的关系。

目前对免疫算法以及有关问题还没有明确、统一的定义，以下定义仅供进一步讨论参考。

定义1：免疫算法是模仿生物免疫学和基因进化机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法，是对生物免疫过程的一种数学仿真，是免疫计算的一种最重要形式。

当然还有其他定义方法:有的文献将免疫概念及理论应用于遗传算法，在保留原算法优点的前提下，力图有选择、有目的地利用待解问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法。

免疫优化算法ppt

作者qq:2919282547
免疫算法
一、免疫算法的生物学原理
二、免疫算法的基本模型及算法
三、免疫算法的简单应用
一、免疫算法的生物学原理
一、免疫算法的生物学原理——免疫系统
1.基本概念
免疫系统
是由许多分布式的具有一定功能的个体（ T 细胞、 B 细胞、
抗体和细胞因子等）通过相互作用形成的一个复杂的动态大系统的典型例子，具有个体特异性（一种免疫细胞仅对特定的抗原起作用）和整体多样性（免疫系统几乎对所有抗原都能进行处理）的双重特点，具备学习、记忆、自我调整、模式识别和特征提取能力。
抗体增加(细胞克隆)
利用遗传算子产生新抗体
免疫网络
左图是Jerne在克隆选择学说的基础上提出的独特型免疫网络。
免疫网络的微分方程
dAi (t ) dt
mij a j (t )
j 1
N
m
j 1
N

mik ak (t )
j 1
N
ij
m
k 1
Ai (n 1) Ai (n)
ij a j (n)
j 1
N
N
1 a i (n) 1 exp(0.5 A i (n))
g i ki ai (n) （综合激励系数
1.基本概念
免疫疫苗
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。
免疫调节
在免疫反应过程中，大量的抗体的产生降低了抗原对免疫细胞的刺激，从而抑制抗体的分化和增殖，同时产生的抗体之间也存在着相互刺激
和抑制的关系，这种抗原与抗体、抗体与抗体之间的相互制约关系使

Immune-Algorithm---IA

AIS的研究现状
目前存在两种类型的免疫算法 • 基于免疫学原理的免疫算法；基于免疫学原理的免疫算法； • 与遗传算法等智能计算技术融合的算法
免疫系统的生物学原理简介
免疫系统在发现有抗原性异物入侵时，消灭抗原并记忆抗体。当再次遭遇类似抗原时，它能迅速产生大量抗体消灭抗原上图说明：1.免疫细胞识别抗原的过程是与抗原匹配结合的过程，不要求全匹配，只要求亲和力大于某一阈值。2. 一种免疫细胞可以识别多种不同的抗原。3免疫的进化过程是能够以尽量少的抗体覆盖几乎整个抗原空间。
二进制模型
• 识别：每个抗体可以用（e，p）的二进制串来表示，e表示抗原决定基，p表示抗体的决定簇，他们的长度分别是le，lp（所有抗体这两个长度都是相同的），s表示匹配阈值，当 s ≥ min{le , l p } 时免疫反应发生，亦称两串相互识别，否则不发生反应，设 e (n) 表示第i个抗原决定基的第n位 p ， (n) 表示第i个抗体决定簇的第n位。串匹配的运算用异或的运算符^，匹配特异矩阵为
遗传＋免疫遗传＋免疫
免疫算法和遗传算法都是源于生物系统的启示而构造出来的随机启发式搜索算法．二者在实现形式上有着相似之处，但免疫系统和遗传进化系统从功能上讲，有着本质的不同。免疫算法和遗传算法在功能上存在截然的不同，免疫算法实现的是多样性的搜索，它的搜索目标具有一定的分散性、独立性；而遗传算法主要用于全局最优解的求取，它的搜索目标具有单一性、排它性。
i
i
m ij =
G ∑ ei ( n + k ) ∧ p j ( n ) − s + 1 ∑ n k
式中s表示匹配阈值，k表示串之间的错位长度，n表示串的具体哪一位，i和j表示具体哪个抗体或抗原的某种决定簇。