免疫算法介绍
免疫算法的介绍及应用
免疫算法的介绍及应用免疫算法（Immunological Algorithm）是一种受免疫系统机制启发的优化算法，模拟了生物免疫系统的工作原理。
它最早由荷兰科学家de Castro于1999年提出，目的是通过模拟免疫系统的基本运行机制来解决优化问题。
免疫系统是人体的一种重要防御系统，能够识别和消除有害物质，并保持身体健康。
免疫系统具有两个重要的特性：学习能力和记忆能力。
学习能力使免疫系统能够识别新出现的有害物质，而记忆能力使免疫系统能够对先前遭遇过的有害物质做出快速反应。
免疫算法通过模拟免疫系统的学习和记忆机制，将问题转化为一个抗体-抗原的优化过程。
抗体代表解空间中的一个解，而抗原则代表问题的优化目标。
免疫算法通过选择、克隆、变异等操作来更新和改良抗体种群，进而得到最优解。
1.优化问题求解：免疫算法可以应用于函数优化、组合优化、图像处理等各种优化问题的求解。
例如，可以通过免疫算法来求解工程设计问题中的最优设计参数，或者在图像处理中利用免疫算法进行图像分割和图像匹配等优化任务。
2.机器学习：免疫算法可以用于解决机器学习中的分类、聚类和回归等问题。
通过将数据样本表示为抗体，利用免疫算法最佳分类器或聚类策略，可以提高机器学习算法的性能和效果。
3.数据挖掘：在数据挖掘任务中，免疫算法可以应用于特征选择、异常检测和关联规则挖掘等方面。
例如，在特征选择中，可以使用免疫算法来选择最佳的特征子集，以提高数据分类和预测的准确性。
4.优化网络结构：免疫算法可以应用于神经网络、模糊神经网络和遗传算法等算法中，用于寻找最佳的网络结构或参数。
通过免疫算法的和优化，可以改善网络的学习和泛化能力，提高网络在模式识别和预测问题中的性能。
总之，免疫算法是一种灵活且高效的优化算法，具有较广泛的应用领域。
它通过模拟生物免疫系统的学习和记忆机制来解决各种优化问题，具有良好的性能和鲁棒性。
在未来的研究和应用中，免疫算法有望为多样化和复杂化的问题提供更为有效的解决方案。
3.6 免疫算法
免疫应答
抗原
抗体
疫苗
应答过程
免疫系统的整体特性
免疫算法的基本原理 识别的有限性
识别的多样性
免疫算法的目的
亲和力 排斥力
亲和力越大，抗体与抗原之间匹配得越好，覆盖范围越大。
排斥力越大，相异程度越高。
免疫算法的目的
免疫系统的进化
通过反复调整各抗体Hamming距离的方法最终产生亲和力强、排斥力大的抗体；
利用免疫反应中的细胞超变异提高识别多样性能力。
识别抗原
产生初始抗体群
产生新的抗体
更新记忆单元
判断是否满足停止条件
利用免疫算子产生新的抗体群
免疫算法的流程图。
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
免疫算法资料
免疫算法免疫算法（Immune Algorithm）是一种基于人类免疫系统工作原理的启发式算法，通过模拟人体免疫系统的机理来解决优化问题。
人体免疫系统作为生物体内的防御系统，可以识别并消灭入侵的病原体，同时保护自身免受损害。
免疫算法借鉴了人体免疫系统的自我适应、学习和记忆等特点，将这些特点引入算法设计中，实现了一种高效的优化方法。
算法原理免疫算法中最核心的概念是抗体和抗原，抗体可以看作是搜索空间中的一个解，而抗原则是代表问题的目标函数值。
算法通过不断更新和优化抗体集合，寻找最优解。
免疫算法的工作原理主要包括以下几个步骤：1.初始化种群：随机生成一组初始解作为抗体集合。
2.选择和克隆：根据适应度值选择一部分优秀的抗体，将其进行克隆，数量与适应度成正比。
3.变异和超克隆：对克隆的抗体进行变异操作，引入随机扰动，形成新的候选解。
超克隆即通过一定规则保留部分克隆体，并淘汰弱势克隆体。
4.选择替换：根据新生成解的适应度与原有解的适应度进行比较，更新抗体集合。
应用领域免疫算法由于其模拟人体免疫系统的独特性，被广泛应用于复杂优化问题的求解，如工程优化、图像处理、模式识别、数据挖掘等领域。
免疫算法在这些领域中具有很强的适用性和可扩展性，能够有效地解决局部最优和高维空间搜索问题。
在工程优化方面，免疫算法可以用来解决设计问题、调度问题、控制问题等，提高系统的性能和效率；在图像处理领域，免疫算法可以用来实现图像分割、特征提取、目标识别等任务，有效处理大规模图像数据；在数据挖掘领域，免疫算法可以发现数据之间的潜在关联和规律，帮助用户做出决策。
发展趋势随着人工智能技术的快速发展，免疫算法在解决复杂问题中的优势逐渐凸显。
未来，免疫算法将继续深化与其他优化算法和机器学习领域的整合，发展出更加高效和智能的算法模型。
同时，随着计算机性能的提升和算法理论的不断完善，免疫算法在实际应用中将展现出更广阔的应用前景。
综上所述，免疫算法作为一种启发式优化算法，在工程优化、图像处理、数据挖掘等领域具有广泛的应用前景。
免疫算法公式
免疫算法公式免疫算法是一种新型的优化算法，其基本思想是模拟生物体免疫系统对外界刺激的反应过程，以实现优化问题的求解。
免疫算法涉及到一些基本的公式，包括：1. 抗体与抗原的亲和度计算公式亲和度是指抗体与抗原之间相互作用的强度，通常使用欧几里得距离或哈密顿距离来计算。
欧几里得距离公式如下：$d(x,y)=sqrt{(x_1-y_1)^2+(x_2-y_2)^2+...+(x_n-y_n)^2}$ 其中，$x$和$y$代表两个向量，$n$代表向量维数。
2. 抗体的亲和力更新公式抗体的亲和力可以通过适当的更新策略来调整，以达到最优解。
典型的更新公式包括：$aff_j=aff_j+alphacdot(aff_i-aff_j)$其中，$aff_i$和$aff_j$分别代表两个抗体的亲和力值，$alpha$是调整因子。
3. 克隆选择算子公式克隆选择算子是免疫算法中的核心操作，它通过复制和选择策略来增加优秀抗体的数量。
克隆选择算子的基本公式如下：$n_i=frac{p_i}{sum_{j=1}^Np_j}$其中，$n_i$代表第$i$个抗体的克隆数量，$p_i$代表抗体$i$的适应度值，$N$代表总抗体数量。
4. 基因重组算子公式基因重组算子是免疫算法的另一个重要操作，它通过随机交换抗体基因的方式来产生新的解。
基因重组算子的公式如下：$x_k=left{begin{aligned}&x_{i,k},&rand()<p_c&x_{j,k},&rand( )>=p_cend{aligned}right.$其中，$x_{i,k}$和$x_{j,k}$分别代表两个抗体在第$k$个基因位置的取值，$p_c$是交叉概率，$rand()$是一个均匀分布的随机数。
以上是免疫算法中一些常用的公式，它们在免疫算法的求解过程中起到非常重要的作用。
免疫算法介绍PPT课件
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。
免疫算法 基本原理
免疫算法基本原理一、免疫算法是啥呢？免疫算法呀，就像是我们身体的免疫系统在计算机算法里的一个超酷的“化身”。
想象一下，我们的身体遇到病菌入侵的时候，免疫系统会派出各种细胞来识别、对抗病菌，让我们保持健康。
免疫算法也是类似的道理呢。
它是一种基于生物免疫系统原理而开发的算法。
这个算法里有很多的“小卫士”，这些“小卫士”可以在一个数据的“世界”里到处巡逻，去寻找那些不符合正常规则的数据，就像免疫系统里的细胞寻找病菌一样。
二、免疫算法的几个重要部分在免疫算法里，有一个很重要的东西叫抗体。
抗体就像是免疫系统里专门对抗病菌的那些细胞。
在算法里，抗体是用来识别和结合那些我们不想要的数据或者模式的。
比如说，如果我们要在一堆数据里找到那些异常的数据，抗体就会像小侦探一样，去发现那些跟正常数据不太一样的家伙。
还有一个就是抗原。
抗原呢，就像是病菌啦，是那些被抗体识别和对抗的对象。
在数据的世界里，抗原可能是那些错误的数据、不符合要求的数据或者是我们想要优化的目标。
三、免疫算法的工作流程免疫算法的工作就像是一场有趣的战斗。
首先，会产生很多的抗体，这些抗体就像一群勇敢的小战士，在数据的战场上待命。
然后，当抗原出现的时候，抗体们就开始行动啦。
它们会根据自己的特性去尝试和抗原结合。
如果结合得很好，那就说明这个抗体很厉害，能够有效地识别这个抗原。
接着呢，那些成功结合抗原的抗体就会得到奖励，就像士兵立了功一样。
它们可能会被留下来，并且还会被复制更多，这样就有更多厉害的抗体在战场上了。
而那些结合得不好的抗体呢，就可能会被淘汰掉。
四、免疫算法的优势免疫算法有很多很棒的地方哦。
它具有很强的适应性。
就像我们的免疫系统可以适应各种各样的病菌一样，免疫算法也可以适应不同的数据环境和问题。
不管是在处理简单的小数据问题，还是在处理超级复杂的大数据问题，它都能发挥作用。
而且它还具有很强的鲁棒性。
这是什么意思呢？就是说它不太容易受到一些小的干扰或者错误的影响。
免疫算法
二、免疫算法的基本模型及算法
• 2.二进制模型
主要涉及识别和刺激两个内容
识别：每个抗体可以用（e,p）的二进制串表示，e 表示抗原决定基，p表示抗体决定簇，长度分别为 le 和 l p（所有抗体或抗原的这两个长度都形同），s 表示一个匹配阈值。
二、免疫算法的基本模型及算法
• 2.二进制模型
主要涉及识别和刺激两个内容
免疫算法
（作者姓名）
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、常用的免疫算法 • 四、免疫算法的简单应用
一、免疫算法的生物学原理——免疫系统
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。
xi' = c[∑ m ji xi x j − k1 ∑ mij xi x j + ∑ m ji xi y j ] − k 2 xi
j =1 j =1 j =1
N
N
N
二、免疫算法的基本模型及算法
• 3.免疫算法的基本步骤
(1)识别抗原：免疫系统确认抗原入侵。 抗
(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N个抗体。
二、免疫算法的基本模型及算法
• 3.免疫算法的基本步骤
(3)计算亲和力：计算抗体和抗原之间，抗体与抗体之间 的亲和力 a.抗体v与抗原的亲和度为
免疫算法matlab -回复
免疫算法matlab -回复什么是免疫算法？免疫算法是一种受到人类免疫系统启发而创建的计算模型。
它模仿了生物免疫系统对抗外部侵入的能力，以解决复杂问题。
免疫算法主要包括免疫机制和进化策略，通过自适应搜索和学习过程来优化问题的求解。
在人类免疫系统中，免疫细胞通过识别和清除体内的外来物质（抗原）来维持身体的健康。
类似地，免疫算法中的个体（抗体）通过与问题的解进行匹配和选择来求解一个优化问题。
个体的适应度评估类似于抗体与抗原的抗原结合能力。
免疫算法的学习过程类似于人类免疫系统的记忆，通过记录历史信息并将其应用于问题的求解。
免疫算法中的个体表示为抗体，它们用于表示问题的解空间。
抗体的结构通常是一串二进制位，其中每一位表示解的某个特征。
免疫算法中最常用的两种表示方法是二元编码和浮点编码。
二元编码将解表示为一串二进制位，每个位的值为0或1。
浮点编码使用实数表示解的特征，通常将解空间划分为多个区间。
免疫算法中的免疫机制包括选择、变异和克隆。
选择是通过适应度评估来选择具有较高适应度的个体。
变异是通过改变个体的某些特征来引入新的解。
克隆是通过复制和修改个体来增加解空间的多样性。
这些免疫机制模仿了人类免疫系统中的免疫选择、免疫变异和免疫记忆的过程。
进化策略是免疫算法中的另一个重要组成部分。
进化策略通常包括遗传算子和进化策略控制参数。
遗传算子包括交叉和变异，通过改变个体的基因来产生新的解。
交叉是通过将两个个体的基因片段进行互换来产生新的解。
变异是通过修改个体的某些基因来引入新的解。
进化策略控制参数决定了进化过程中遗传算子的使用概率和变异的幅度。
免疫算法的求解过程可以概括为以下几个步骤。
首先，初始化抗体群体并计算每个抗体的适应度。
其次，使用免疫机制（选择、变异和克隆）生成新的抗体群体。
然后，计算新群体的适应度并选择具有较高适应度的个体。
最后，重复进行生成和选择的过程，直到满足停止准则。
免疫算法在许多领域中都得到了广泛的应用。
免疫算法介绍
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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）。
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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；
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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）；
免疫算法及应用实例图
免疫算法及应用实例图免疫算法是一种受生物免疫系统启发而设计的优化算法，其基本原理是模拟生物免疫系统中的免疫细胞识别和攻击外来入侵物质的过程。
这种算法可以用于解决一系列复杂的优化问题，例如组合优化、函数优化、图像处理、模式识别等领域。
免疫算法的研究和应用得到了广泛的关注和应用，下面将介绍一些免疫算法的基本原理和应用实例。
免疫算法的基本原理是通过模拟生物免疫系统中的免疫细胞识别和攻击外来入侵物质的过程。
免疫系统可以识别和攻击外来入侵物质，对抗疾病的侵袭。
在免疫算法中，借鉴了免疫系统中的各种免疫细胞的功能，如B细胞和T细胞等。
免疫算法中的抗原对应于问题空间中的解决方案，而抗体对应于免疫细胞产生的可行解。
算法通过模拟选择、克隆、变异、竞争等过程，创造出符合问题需求的最优解。
免疫算法的应用领域非常广泛，下面将介绍几个免疫算法的应用实例。
首先是在组合优化问题中的应用。
组合优化问题是指在满足一定约束条件的情况下，通过对若干个元素进行组合，找到符合特定目标函数的最优解。
免疫算法可以用于解决这类问题，例如在旅行商问题中，免疫算法可以通过模拟免疫细胞对待遇不同的路径进行选择、克隆和变异操作，找到满足旅行商访问各个城市的最短路径。
此外，在时间表调度、路由优化、网络设计等领域也都可以应用免疫算法进行优化求解。
其次是在函数优化问题中的应用。
函数优化问题是指通过对一个目标函数进行优化，找到使得函数值最小或最大的自变量。
免疫算法也可以用于解决这类问题，例如在工程设计中，通过对免疫算法的模拟选择、克隆和变异等操作，找到满足工程要求的最优设计方案。
此外，在金融风险控制、工业过程优化等领域也可以应用免疫算法进行函数优化。
另外，免疫算法还可以应用在图像处理、模式识别等领域。
在图像处理中，免疫算法可以通过模拟免疫细胞对图像中的特征进行识别和分类，找到满足图像处理需求的最佳方案。
在模式识别中，免疫算法可以通过模拟选择、克隆和变异等过程，识别模式中的特征，找到满足模式识别要求的最优解。
免疫算法简单例子
免疫算法简单例子
免疫算法（Immune Algorithm）是以免疫系统的自我保护机制为
基础，通过模拟人类免疫系统的功能和行为来进行问题求解的一种启
发式算法。
免疫算法可以应用于多领域，如图像处理、模式识别、数据挖掘、网络安全等。
举个简单的例子，假设我们需要对一组数据进行聚类分析，免疫算法可以利用免疫系统的记忆特性，自适应地调整所维护的
抗体库，使得抗体库中的抗体能够更好地适应实际数据。
在聚类分析的过程中，免疫算法首先初始化一些随机的抗体，然
后在每次迭代中根据适应度函数筛选出一些较优的抗体，更具体地说，筛选标准为根据当前聚类结果的目标函数值，挑选出距离较远、差异
较大的抗体。
经过一定的变异和克隆操作后，新的抗体被加入到抗体
库中。
这样，随着不断地迭代，抗体库中的抗体不断更新，优化了聚
类结果。
总之，免疫算法是一种具有很强鲁棒性和自适应能力的算法，对
于许多复杂问题的求解具有很高的效率和准确性，近年来备受学术界
和工业界研究者的关注。
第7章免疫算法
第7章免疫算法免疫算法（Immune Algorithm）是一种模拟人体免疫系统中免疫响应与进化过程的智能优化算法。
它作为一种新颖的和优化算法，可以用于求解许多实际问题，如工程设计、数据挖掘、图像处理等。
免疫算法的研究主要依据人体免疫系统的原理和特性，将免疫系统中的关键概念和过程转化为算法运算。
本章将介绍免疫算法的基本原理、算法流程和应用领域。
免疫系统是人体在抵抗病毒、细菌等有害入侵物质的过程中发挥重要作用的生理系统。
它具有识别和消灭外来入侵物质的能力，并具有自我保护和自主进化的特点。
免疫算法基于人体免疫系统的这些特性，通过模拟免疫细胞的选择、克隆和进化过程，实现对复杂优化问题的和解决。
免疫算法的基本原理包括：群体多样性、记忆机制和进化演化。
群体多样性指的是免疫系统中存在多种不同类型的免疫细胞，以应对不同种类的入侵物质。
免疫算法通过模拟不同类型的抗体和克隆选择过程，保持算法中个体的多样性，增加优化的广度和深度。
记忆机制指的是免疫细胞对入侵物质的记忆，以便在下次出现相似入侵物质时更加迅速和有效地进行响应。
免疫算法通过引入记忆机制来避免过程中重复生成已经出现的个体。
进化演化是免疫系统中个体的选择、复制和演化过程，通过自我适应和自我进化来提高整体的适应性和生存能力。
免疫算法通过模拟这些进化过程，不断更新并优化空间中的个体。
免疫算法的具体流程可以分为初始化阶段、选择阶段、演化阶段和终止条件判断阶段。
在初始化阶段，算法根据问题的特点和约束条件，生成一定数量的初始个体。
在选择阶段，根据个体适应度评价，选择出一定数量的个体作为新的种群。
在演化阶段，通过克隆、突变等操作，生成新的个体，并将它们加入到种群中。
在终止条件判断阶段，根据预设的终止条件判断是否结束算法的运行。
免疫算法的应用领域非常广泛。
在工程设计领域，免疫算法可以用于寻找最优的结构参数、优化控制策略等问题。
在数据挖掘领域，免疫算法可以用于分类、聚类和关联规则挖掘等问题。
生产系统的免疫算法及其应用
生产系统的免疫算法及其应用一、生产系统概述生产系统是指利用物理、化学和生物等科学技术，将原材料转化为制造产品和提供服务的生产过程。
生产系统的设计和优化对企业的长远发展至关重要，因此如何提高生产系统的效率和运行稳定性成为了当前企业生产管理中的重要问题。
二、免疫算法免疫算法是一种新型的计算智能方法，是从人类免疫系统的结构和功能中所得到的启示而发展起来的。
该算法多用于优化问题求解，对于复杂、非线性、多变量等问题具有较好的处理能力。
1、基本原理免疫算法主要基于免疫系统中的抗原识别、抗体选择、克隆扩增和重组变异等机制，通过模拟这些生物现象，实现对问题求解的优化和逐步趋优。
2、算法流程免疫算法的流程主要包括初始化、选择、变异、克隆、抑制和更新等六个步骤。
其中，初始化是将问题转化为一系列适应值函数，并将初始解随机初始化为可能的解。
选择是依据适应度值选择一部分优秀解作为下一步的变异和克隆操作。
变异则是将某些基因进行随机变异，以增加解空间的探索范围。
克隆是依据适应度值对变异后的解进行克隆，以扩大某些解在下一步被保留的概率。
抑制是将一部分解去除，以保证新的解不被推向局部最优解。
更新是将新产生的解代替旧的解。
三、免疫算法在生产系统中的应用免疫算法在生产系统中的应用主要包括工艺参数优化、调度过程优化、设备维修故障预测等方面。
1、工艺参数优化免疫算法可以通过优化生产过程中的关键参数和生产流程，降低生产成本，提高产品质量。
例如，利用免疫算法优化焊接工艺参数可以提高焊接质量和生产效率，并减少了重复加工的可能性。
2、调度过程优化生产系统中的调度是指决定对生产过程进行何时生产、何时停止、如何分配资源等问题。
采用免疫算法优化调度过程，可以提高生产线的平稳运行和生产效率。
例如，利用免疫算法优化水泥生产线的调度，可以提高其生产效率和资源利用率。
3、设备维修故障预测在生产系统中，设备的维修和故障会对生产效率产生负面影响。
利用免疫算法对设备的维修和故障进行预测，可以提高设备的利用率，从而降低生产成本。
免疫算法介绍范文
免疫算法介绍范文免疫算法（Immune Algorithms，简称IA）是一种受人类免疫系统启发而设计的一类启发式算法。
免疫系统是人体的第一道防线，负责识别和清除病原体，维持身体健康。
免疫算法模拟了免疫系统的一些关键过程，如记忆、识别、选择和适应性调节，应用于求解优化问题。
免疫算法的基本原理是通过模拟免疫系统的进化过程来问题的解空间。
它分为两个主要的阶段：学习阶段和评估阶段。
在学习阶段，免疫算法通过生成初始化的抗体群体来构建初始解空间。
这些抗体具有随机性，可以通过改变其结构和参数来引入多样性。
学习阶段的目标是发现潜在的解，提高的广度和迭代次数。
在评估阶段，根据问题的具体特性，使用适应度函数对抗体进行评估，以获得相对较好的抗体。
适应度函数度量抗体在目标函数上的性能，并将其映射到一个可比较和可优化的标度上。
较好的抗体将被选择，形成新的抗体群体。
免疫算法的核心操作包括克隆、变异和选择。
克隆操作从当前的抗体群体中选择最优的抗体进行复制，以增加解空间的广度和多样性。
变异操作通过改变抗体的参数和结构来引入新的解。
选择操作根据适应度函数对新的抗体群体进行评估并选取较好的抗体。
免疫算法的优点是适用于多种优化问题，并且不容易陷入局部最优解。
它可以提供多个候选解，有助于在多目标优化中找到全局最优解。
免疫算法还可以自适应地调整参数和结构，具有较好的鲁棒性和适应性。
然而，免疫算法也存在一些挑战和限制。
首先，参数的设置对算法性能至关重要，但选择合适的参数并没有一种通用的方法。
其次，免疫算法对问题的建模能力有限，对于复杂问题的求解效果可能不理想。
此外，免疫算法的计算复杂度较高，需要较长的运行时间。
免疫算法在许多领域都有广泛的应用，如机器学习、图像处理、网络优化、组合优化等。
它可以被用来解决传统的优化问题，如旅行商问题、背包问题，也可以应用于实时动态优化问题，如机器调度和资源分配。
总之，免疫算法是一种基于免疫系统的启发式优化算法，通过模拟免疫系统的关键过程来问题的解空间。
免疫算法在网络优化中的应用研究
免疫算法在网络优化中的应用研究随着互联网技术的不断发展和普及，网络优化已经成为一个重要而紧迫的问题。
而免疫算法作为一种新兴的优化方法，正逐渐受到研究者们的关注。
本文将对免疫算法在网络优化中的应用进行探讨和研究。
一、免疫算法简介免疫算法是一种计算智能算法，它的提出源于对自然界免疫系统的研究。
免疫系统是人体防御外来病原体侵袭的重要机制，而免疫算法则是基于免疫系统的学习、演化和适应能力，来实现解决问题的一种方法。
与其他优化算法相比，免疫算法具有以下几个特点：1. 具有自学习和自适应能力2. 具有多样性和丰富性3. 具有容错能力和鲁棒性4. 算法简单易实现二、网络优化问题在现代社会中，网络已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
为了提高网络效率和性能，需要进行一系列的网络优化任务。
常见的网络优化问题包括：1. 网络流优化问题2. 网络拓扑优化问题3. 网络资源分配问题4. 网络安全问题而网络优化问题所需要解决的困难在于：网络中的信息量和复杂度极高，因此需要寻求一种适合应对这类问题的算法方法。
三、免疫算法在网络优化中的应用1. 网络拓扑优化网络拓扑优化是指在网络架构中寻找一种最优的方式来组织和连接节点，从而使得网络整体性能得到提升。
免疫算法可以通过对网络的结构进行探索和优化，来寻找最优的拓扑结构。
在网络拓扑优化中，免疫算法有如下优点：1. 具有自适应性，能够快速适应不同的网络结构2. 具有多样性，可以同时生成多种拓扑结构和方案3. 具有容错性，可以快速适应网络环境中的变化2. 网络资源分配问题网络资源分配问题是指在网络中合理地分配带宽和资源，从而实现网络的高效运转和优化。
免疫算法可以通过对网络资源进行动态资源分配，从而实现网络的优化和管理。
在网络资源分配问题中，免疫算法具有如下特点：1. 具有自学习和自适应能力，可以调整资源分配方案2. 具有多样性和丰富性，可以生成多种解决方案3. 具有容错性和鲁棒性，可以快速适应网络环境中的变化3. 网络安全问题网络安全是指对网络中的信息进行保密和保护，防止黑客攻击和信息泄露等安全问题。
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.。
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免疫算法
▪ 克隆选择
▪ 克隆选择的主要特征是免疫细胞在抗原刺激下产生克 隆增殖，随后通过遗传变异分化为多样性抗体细胞和 记忆细胞。
▪ 克隆选择对应着一个亲和度成熟的过程，即对抗原亲 和度较低的个体在克隆选择机制的作用下，经历增殖 复制和变异操作后，其亲和度逐步提高而“成熟”的 过程。因此亲和度成熟本质上是一个达尔文式的选择 和变异的过程，克隆选择原理通过采用交叉、变异等 遗传算子和相应的群体控制机制实现。
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。
15
免疫免算疫法算法免疫算法的一般步骤
一个 动态平衡的网络结构 。
2
免疫算法
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。
3
免疫算法
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
▪(4)通过与R集合的匹配不断监测S的变化，一旦发 生任何匹配，则说明S集发生了变化，即有外来抗 原侵入。
8
免疫算法
▪ 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。
对应于联想记忆机制。
12
免疫算法
▪ 克隆选择
▪ 克隆选择原理最先由Jerne提出，后由Burnet给予完 整阐述。其大致内容为:当淋巴细胞实现对抗原的识别 (即抗体和抗原的亲和度超过一定阈值)后，B细胞被激 活并增殖复制产生B细胞克隆，随后克隆细胞经历变异 过程，产生对抗原具有特异性的抗体。克隆选择理论 描述了获得性免疫的基本特性，并且声明只有成功识 别抗原的免疫细胞才得以增殖。经历变异后的免疫细 胞分化为效应细胞(抗体)和记忆细胞两种。
10
免疫算法
▪ 当免疫系统初次遇到一种抗原时，淋巴细胞需要一定 的时间进行调整以更好地识别抗原，并在识别结束后 以最优抗体的形式保留对该抗原的记忆信息。而当免 疫系统再次遇到相同或者结构相似的抗原时，在联想 记忆的作用下，其应答速度将大大提高。
▪ 免疫记忆主要体现在再次免疫应答和交叉免疫应答时 ，可以大大加速优化搜索过程，加快学习进程并提高 学习质量。
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
4
免疫算法
克隆记忆
Y 检测到 spam？
N
删除该未成 熟检测器
正文特征提取
记忆细胞检测器 未成熟细胞检测器
随机特征项 spam特征库
亲和力计算 大于阈值
不大于阈值
亲和力计算
大于阈值
不大于阈值 用户反馈
11
免疫算法
▪ 免疫学习一般有以下几种途径: ▪ (a)对同一抗原进行重复学习，属于增强式学习。 ▪ (b)亲合度成熟，对应于AIS中的个体经遗传操作后其
亲合度逐步提高的过程，属于遗传学习。 ▪ (c)低度的重复感染，对应于AIS的重复训练过程。 ▪ (d)对内生和外生抗原的交叉应答，属于联想式学习，
ham
spam 用户反馈
更新检测器、 spam特征库
5
免疫算法 基本免疫方法 ▪ 1.免疫识别 ▪ 2.免疫学习 ▪ 3.免疫记忆 ▪ 4.克隆选择
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免疫算法
▪ 免疫识别是免疫系统的主要功能，同时也是AIS的核心 之一，而识别的本质是区分“自我”和“非我”。
▪ 核心机制是根据识别的对象特征检测自我集 合的变化。根据阴性选择原理，若检测集合与自我集 合匹配，则完成匹配任务，机体发现病变。
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免疫算法
▪(1)定义自己(self)为一个字符串集合S，每个字符 串由n个字母组成，字符串可以是一个网络数据包 ，电子邮件特征向量或程序的一般行为模式。
▪(2)产生一个初始监测器集合R。 ▪(3)监测器集合中每个监测器经历阴性选择过程。
其中每一个监测器都不能与集合S中的任何一个字 符串相匹配，否则就从监测器集合中删去对应的检 测器。
N
满足终止 条件？ Y 结束
抗原识别 初始抗体生成 亲和力计算 抗体促进和抑制
群体更新
记忆细胞分化
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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
▪ 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。
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免疫算法
▪ 免疫识别过程同时也是一个学习的过程，学习的结果 是免疫细胞的个体亲和度提高、群体规模扩大，并且 最优个体以免疫记忆的形式得到保存。
▪ 当机体重复遇到同一抗原时，由于免疫记忆机制的作 用，免疫系统对该抗原的应答速度大大提高，并且产 生高亲和度的抗体去除病原，这个过程是一个增强式 学习过程。而且可以对结构类似的抗原进行识别。
免疫算法
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