人工免疫系统及其算法
《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。
一种人工免疫的自适应谱聚类算法
一种人工免疫的自适应谱聚类算法人工免疫系统是一种仿生学理论与方法的整体框架，其灵感来源于实际免疫系统的自适应、快速、准确的识别和响应外界入侵因素的能力。
其中的聚类算法是数据挖掘领域中的一个重要方向，聚类方法被广泛运用于生物学、社会学、工程学等领域的数据分析和处理。
免疫系统中的自适应聚类算法，即人工免疫的自适应谱聚类算法具有如下特点：首先，人工免疫的自适应谱聚类算法具备自适应性，其聚类结果具有较高的准确性和鲁棒性。
算法通过自适应调整聚类参数，能够在不同数据集上自适应地调整参数，从而得到更优的聚类结果。
其次，算法基于谱聚类算法思想，并结合免疫学理论加入免疫学习算法改进空间聚类性能，可以在处理大数据时具备较好的可扩展性和速度。
在免疫算法的启发下，该算法将聚类问题视为免疫系统在识别和消除入侵因素时发挥的相似作用，即通过选择性的细胞识别和适应性调节，最终将数据集分为与训练数据相似的类别。
该算法具体实现思路如下：首先，利用谱聚类算法对数据集进行初始聚类，形成初始的聚类中心。
然后，将聚类中心作为免疫学中的抗原，进一步计算出每个样本到不同聚类中心的相似性，根据相似性实现样本对于抗原的互作机制，生成对应的克隆选择器。
接下来，通过一个免疫学习算法对每个样本进行分类标签的动态调整，最终获得聚类结果。
该算法在聚类分析中的应用可以在不同学科领域中广泛地被应用。
例如，在商业领域中，聚类算法能够对客户数据进行分类，区分并研究不同类别客户的信誉度、消费习惯和偏好等，为企业发展提供重要的数据支持。
此外，在医学领域中，人工免疫的自适应谱聚类算法能够对药物分子化学结构进行聚类分析，为研发药物提供重要的分析和研究支持。
总的来说，人工免疫的自适应谱聚类算法是一种有效的聚类方法，能够充分利用免疫算法的优势，在数据挖掘领域中广泛应用。
算法的自适应性和快速性使其不仅适用于小规模数据，同时能够处理大规模、高维的复杂数据，具有较好的推广前景。
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。
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。
《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、引言在计算机科学和人工智能领域，随着复杂问题的解决和大数据的广泛应用，寻找更高效、更智能的算法成为了研究的热点。
其中，人工免疫算法作为一种模拟生物免疫系统的智能计算方法，因其独特的优化和识别能力，在众多领域得到了广泛的应用。
本文将详细介绍基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用。
二、人工免疫算法概述人工免疫算法是一种模拟生物免疫系统应答机制的智能计算方法。
它通过模拟生物免疫系统的识别、记忆、学习等过程，实现对问题的求解和优化。
其核心思想是利用免疫系统的信息处理机制，如抗体与抗原的识别、免疫记忆等，来解决实际问题。
三、免疫应答原理及人工免疫算法1. 免疫应答原理免疫应答是生物体对外部抗原的识别、反应和记忆的过程。
当生物体遇到外来抗原时，免疫系统会产生相应的抗体，通过抗体与抗原的相互作用，实现对抗原的清除和记忆。
这一过程涉及了识别、反应、记忆等多个环节。
2. 人工免疫算法的原理人工免疫算法借鉴了生物免疫系统的应答机制，通过模拟抗体的产生、抗原的识别、抗体的抑制等过程，实现对问题的求解和优化。
其中，抗体在算法中扮演了解决方案的角色，抗原则代表了待解决的问题。
通过不断调整抗体的数量和类型，以适应不同的问题，达到求解的目的。
四、人工免疫算法的实现与应用1. 实现方式人工免疫算法的实现主要涉及以下几个方面：抗体编码与解码、抗原与抗体的匹配机制、抗体的产生与抑制等。
具体实现过程中，需要结合具体问题设计合适的编码方式、匹配策略和抑制机制等。
2. 应用领域人工免疫算法在许多领域得到了广泛的应用，如图像处理、数据挖掘、模式识别、网络攻击检测等。
例如，在图像处理中，人工免疫算法可以用于图像分割和识别；在数据挖掘中，可以用于数据分类和聚类等任务；在网络攻击检测中，可以用于检测网络中的异常行为等。
五、案例分析：网络攻击检测中的应用在网络攻击检测中，人工免疫算法通过模拟生物免疫系统的识别和记忆机制，实现对网络攻击的检测和防御。
《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》
《基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用》篇一一、引言人工免疫算法是一种借鉴生物免疫系统特性的智能计算方法。
其核心思想是通过模拟生物免疫系统的识别、应答、学习等机制，来优化解决实际问题。
本文将探讨基于免疫应答原理的人工免疫算法的原理、特性及其在各领域的应用。
二、人工免疫算法的原理人工免疫算法基于生物免疫系统的基本原理，主要包括识别、应答、学习等过程。
其中，识别是生物免疫系统对外部环境的感知和识别，应答则是根据识别结果做出的反应，而学习则是生物免疫系统通过不断的识别和应答来提升自身的能力。
在人工免疫算法中，我们通常将待解决的问题抽象为抗原（问题）和抗体（解决方案）的交互过程。
通过模拟生物免疫系统的这些特性，人工免疫算法可以在解决优化、分类、聚类等问题上展现出优秀的性能。
三、人工免疫算法的特性人工免疫算法具有以下特性：1. 分布式：人工免疫算法的每个抗体在解空间中独立进行搜索，这种分布式特性有助于全局搜索和避免陷入局部最优。
2. 记忆性：人工免疫算法能够记忆过去的经验，对曾经出现过的抗原具有较强的识别能力。
这种记忆性有助于加快求解速度和提高求解质量。
3. 自适应性：人工免疫算法能够根据环境的改变和学习经验自适应地调整自身的行为和策略。
4. 协同性：人工免疫算法中的抗体之间可以相互协作，共同应对复杂的抗原。
这种协同性有助于提高算法的鲁棒性和求解能力。
四、人工免疫算法的应用人工免疫算法在各个领域都有广泛的应用，包括优化问题、分类问题、聚类问题等。
下面我们将分别介绍几个典型的应用场景。
1. 优化问题：人工免疫算法可以用于解决组合优化问题，如旅行商问题、背包问题等。
通过模拟生物免疫系统的识别和应答机制，人工免疫算法能够在解空间中快速找到最优解。
2. 分类问题：人工免疫算法可以用于数据分类问题，如图像识别、文本分类等。
通过构建具有记忆性的抗体群体，人工免疫算法可以有效地识别和分类不同的数据模式。
3. 网络安全：人工免疫算法可以用于网络安全的入侵检测和防御。
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
人工免疫算法范文
人工免疫算法范文
一、引言
人工免疫算法是一种以免疫系统的工作原理为基础的经典算法，是现在普遍应用的优化算法。
它通过模拟生物免疫系统的方式，解决了许多复杂的实际问题，并且具有收敛速度快、可扩展性强、不容易受到局部极小值的影响等一些优点，得到了用户广泛的认可。
因此，人工免疫算法也受到了广泛的关注，被广泛应用于几乎所有的科学领域，在各个领域都起到了重要的作用。
二、原理介绍
人工免疫算法是一种模仿生物免疫系统来处理实际问题的经典优化算法，基本原理是以细胞活动的复合效应来达到优化的目的。
它以免疫系统中的抗原-抗体功能为基础，将免疫系统的一些功能及其工作原理模拟到求解实际问题中，实现智能优化的过程，通过人工的方式构造出具有启发式能力的机器算法。
人工免疫算法的基本原理可以归结为三大部分：抗体生成（antibody generation）、克隆繁殖（clone reproduction）、自我修正（self-modification）。
抗体生成过程，是指人工免疫算法从初始解开始，以一定的概率产生抗原，并通过形成受体-抗原复合物，以及形成抗原库的方式，将可行解的解空间保持在一定的水平，从而跳出局部极小值影响从而实现更好的结果。
人工免疫算法
⼈⼯免疫算法⼈⼯免疫系统概述⼆⼗世纪⼋⼗年代，Farmer等⼈率先基于免疫⽹络学说给出了免疫系统的动态模型，并探讨了免疫系统与其它⼈⼯智能⽅法的联系，开始了⼈⼯免疫系统的研究。
直到1996年12⽉，在⽇本⾸次举⾏了基于免疫性系统的国际专题讨论会，⾸次提出了“⼈⼯免疫系统” (AIS)的概念。
随后，⼈⼯免疫系统进⼊了兴盛发展时期，D. Dasgupta和焦李成等认为⼈⼯免疫系统已经成为⼈⼯智能领域的理论和应⽤研究热点，相关论⽂和研究成果正在逐年增加。
1997和1998年IEEE国际会议还组织了相关专题讨论，并成⽴了“⼈⼯免疫系统及应⽤分会”。
D. Dasgupta系统分析了⼈⼯免疫系统和的异同，认为在组成单元及数⽬、交互作⽤、模式识别、任务执⾏、记忆学习、系统鲁棒性等⽅⾯是相似的，⽽在系统分布、组成单元间的通信、系统控制等⽅⾯是不同的，并指出⾃然免疫系统是⼈⼯智能⽅法灵感的重要源泉。
Gasper等认为多样性是⾃适应动态的基本特征，⽽AIS是⽐GA更好地维护这种多样性的优化⽅法。
常见的免疫算法是基于免疫机理提出的⾼效的学习和优化算法，是AIS理论研究的重要内容之⼀。
1.克隆选择算法(CSA：Clone Selection Algorithm)由于免疫系统本⾝的复杂性，有关算法机理的描述还不多见，相关算⼦还⽐较少。
Castro L. D.、Kim J.、杜海峰、焦李成等基于抗体克隆选择机理相继提出了克隆选择算法。
Nohara等基于抗体单元的功能提出了⼀种⾮⽹络的⼈⼯免疫系统模型。
⽽⽬前两个⽐较有影响的⼈⼯免疫⽹络模型是Timmis等基于⼈⼯识别球(Artificial Recognition Ball, AR概念提出的资源受限⼈⼯免疫系统(Resource Limited Artificial Immune System, RLAIS)和Leandro等模拟免疫⽹络响应抗原刺激过程提出的aiNet算法。
《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、引言人工免疫算法是一种借鉴生物免疫系统特性的智能计算方法。
它以生物免疫系统的基本原理，如免疫应答、免疫记忆等为理论基础，通过模拟这些机制来构建出具有特定功能的算法。
这种算法因其良好的全局搜索能力和自适应性，在众多领域中得到了广泛的应用。
本文将详细介绍基于免疫应答原理的人工免疫算法及其应用。
二、人工免疫算法的基本原理人工免疫算法的核心理念源于生物免疫系统的自我保护和对外界抗原的响应机制，主要包括以下几个方面：1. 抗原识别：当免疫系统识别到外界抗原时，会引发一系列的免疫反应。
人工免疫算法中，这一过程被模拟为寻找问题的解或最优解的过程。
2. 免疫应答：当抗原被识别后，免疫系统会启动应答机制，产生抗体以消除抗原。
这一过程在人工免疫算法中表现为通过迭代和优化来解决问题。
3. 抗体多样性：生物免疫系统中存在多种类型的抗体，以应对不同种类的抗原。
人工免疫算法也通过生成不同种类的解来应对不同的问题。
4. 免疫记忆：生物免疫系统具有记忆功能，对曾经遭遇过的抗原能够快速产生应答。
人工免疫算法也借鉴了这一特性，通过记忆优秀的解来提高算法的效率。
三、人工免疫算法的实现人工免疫算法的实现主要分为以下几个步骤：1. 初始化：生成一定数量的抗体（解），构成初始种群。
2. 评估：通过适应度函数对抗体进行评价，以确定其优劣。
3. 选择：根据抗体的优劣程度进行选择，优秀的抗体将被保留并用于繁殖。
4. 交叉与变异：通过交叉和变异操作产生新的抗体（解），增加抗体（解）的多样性。
5. 迭代：重复上述过程，直至满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到最优解）。
四、人工免疫算法的应用人工免疫算法因其全局搜索能力和自适应性，在许多领域中得到了广泛应用。
例如：1. 函数优化：利用人工免疫算法对复杂的函数进行优化，可以快速找到全局最优解。
2. 图像处理：通过模拟生物免疫系统的抗原识别机制，人工免疫算法可以用于图像识别、边缘检测等任务。
《人工免疫算法》课件
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。
基于人工免疫系统的优化算法研究
基于人工免疫系统的优化算法研究人工免疫系统作为一种新兴的优化方法，近年来受到越来越多的关注。
它基于免疫系统的自适应、学习和记忆能力，通过模拟免疫系统的机制来解决问题。
在实际应用中，人工免疫系统已经被成功应用于机器学习、图像处理、数据挖掘等众多领域。
一、人工免疫系统的基本原理人工免疫系统最初是模拟人体免疫系统的免疫应答机制来解决优化问题的。
通常，它由两个主要组成部分构成：免疫细胞和免疫应答。
免疫细胞与免疫系统中的细胞相似，具有自主选择、识别和攻击外来物质的功能；免疫应答则是指在免疫细胞与外来物质相互作用后，产生出合适的免疫应答。
在人工免疫系统中，免疫细胞和免疫应答分别对应着基因和适应性函数。
人工免疫系统通过自适应的学习和记忆机制，可以优化适应性函数，以提高算法的效率和精度。
二、基于人工免疫系统的优化算法基于人工免疫系统的优化算法是指利用人工免疫系统的原理和方法，解决复杂的优化问题的算法。
其基本流程包括：初始化免疫群体，评估免疫群体适应度，进行选择以及更新。
1、初始化免疫群体初始化免疫群体是指初始随机生成一定数量的随机解，并将其作为免疫群体的初始状态。
它的目的是为了为免疫系统提供多样性和探索空间，以便更好地搜索最优解。
2、评估免疫群体适应度评估免疫群体适应度是指对于初始生成的解，计算它们的适应度，并根据适应度对它们进行排序。
通常，适应度函数是指任务目标函数。
3、进行选择在选择过程中，通常采用竞争性选择法，即选出适应度最高的个体作为优胜者，然后通过克隆、变异等方式增加优胜者的数量，以便更好地探索空间并提高搜索效率。
4、更新在更新阶段，克隆和变异操作被用于增加种群的多样性，以便更好地探索空间并提高搜索效率。
其中克隆操作是指选择一组优胜者克隆成一定数量的免疫细胞，变异操作则是对免疫细胞进行变异，从而使免疫系统更加适应优化问题的多样性。
三、基于人工免疫系统的优化算法的应用基于人工免疫系统的优化算法在实际应用中具有广泛的应用价值，涉及到机器学习、数据挖掘、图像处理等多个领域。
《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、引言在过去的几十年里，自然免疫系统的复杂性及其运行机制成为了科研领域的重要研究对象。
受生物免疫系统的启发，人工免疫算法逐渐发展起来，并在许多领域取得了显著的应用成果。
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个领域的应用。
二、免疫应答原理概述免疫应答是生物体对外界侵入的有害物质产生的一种防御反应。
这一过程包括识别、区分、记忆和响应等多个环节。
在人工免疫算法中，这一过程被模拟以解决实际问题。
1. 识别与区分：生物体的免疫系统能够识别并区分外来物质与自身物质。
这一过程依赖于抗原的特异性识别和免疫细胞的多样性。
2. 记忆机制：免疫系统对过去的感染经历有记忆功能，对于曾经感染过的抗原能够迅速产生应答。
3. 响应：当有害物质入侵时，免疫系统通过产生抗体来抵抗抗原，从而保护机体免受侵害。
三、人工免疫算法的基本原理人工免疫算法借鉴了生物免疫系统的应答机制，主要包括以下几个步骤：1. 初始化抗体种群：模拟免疫系统中B细胞和T细胞的多样性，生成初始抗体种群。
2. 抗原识别：将待解决的问题转化为抗原识别问题，评估抗体与抗原的亲和力。
3. 抗体更新：根据抗体与抗原的亲和力，更新抗体种群，产生新的抗体。
4. 记忆机制：保存优秀抗体，以便在遇到相似问题时快速产生应答。
四、人工免疫算法的应用人工免疫算法因其独特的优势，在许多领域得到了广泛应用。
1. 优化问题：人工免疫算法可以解决组合优化、函数优化等问题。
通过模拟免疫系统的识别与响应机制，寻找最优解。
2. 图像处理：利用人工免疫算法的识别与区分能力，实现对图像的分类、识别和检测等任务。
3. 网络安全：通过模拟免疫系统的记忆机制和防御功能，构建网络安全防御系统，提高网络安全性。
4. 数据挖掘：利用人工免疫算法的多样性，对大规模数据进行处理和分析，提取有用信息。
5. 生物医学研究：在生物医学领域，人工免疫算法被用于疾病诊断、药物研发等方面，为生物医学研究提供了新的思路和方法。
人工免疫算法基本流程
人工免疫算法（Artificial Immune System, AIS）是受生物免疫系统的启发而提出的一种
计算智能算法，用于解决优化问题、模式识别和机器学习等领域。
人工免疫算法模拟
了生物免疫系统的基本原理和行为，通过对抗外部威胁和学习适应来实现问题求解和
模式识别。
以下是人工免疫算法的基本流程：
1. 免疫细胞表示问题空间：在人工免疫算法中，问题空间通常被表示为抗原（antigen）的集合，抗原可以是问题的解空间中的一个点或者是解空间的子集。
2. 种群初始化：初始时，生成一群随机的抗体（antibody）作为初始解，这些抗体代表
了问题的潜在解决方案。
3. 亲和度计算：计算每个抗体与抗原之间的亲和度（affinity）。
亲和度表示了抗体对
特定抗原的匹配程度，通常使用距离度量或者相似性度量来进行计算。
4. 克隆和变异：选择具有较高亲和度的抗体进行克隆，即生成大量近似复制的抗体，
并对这些克隆抗体进行变异操作，以增加种群的多样性。
5. 选择：根据克隆抗体的亲和度和多样性，选择一部分抗体作为下一代种群。
6. 正反馈学习：通过正反馈学习，使得免疫系统对已经遇到的抗原产生更强的免疫力，从而提高系统对未知抗原的适应能力。
7. 重复迭代：循环执行克隆、变异和选择等步骤，直到满足停止条件（如达到最大迭
代次数或者达到期望的解的质量）为止。
8. 输出最优解：当算法结束时，输出种群中的最优抗体，这个抗体对应于问题的最优
解或者最佳的模式识别结果。
人工免疫算法基于免疫系统的自组织、自适应和自我学习特性，通过模拟免疫系统的
行为来实现对于复杂问题的求解和模式识别。
Matlab技术人工免疫算法
Matlab技术人工免疫算法引言随着科学技术的不断发展，人工智能已经成为现代技术领域的热门话题。
在人工智能中，算法是至关重要的一环。
在众多算法中，免疫算法因其独特的原理和优越的性能备受瞩目。
本文将重点探讨Matlab技术中的人工免疫算法，介绍其原理、应用以及优势。
一、人工免疫算法概述人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）是一种基于免疫系统原理的优化算法。
它通过模拟人体免疫系统的特点和机制，实现对问题进行优化求解。
人工免疫算法与其他进化算法（如遗传算法、粒子群算法等）相比，其特点在于模拟了生物免疫系统中的免疫记忆、免疫选择、免疫检测等重要环节。
二、人工免疫算法原理人工免疫算法的原理源于对人体免疫系统的研究。
人体免疫系统是一个由多种免疫细胞和分子组成的复杂系统，具有自我识别、特异性识别和免疫记忆等特征。
在人工免疫算法中，根据这些特征，可以将算法过程分为免疫表示、免疫检测、免疫选择和免疫更新等步骤。
1. 免疫表示在人工免疫算法中，问题的解被表示为一个抗体（Antibody）的集合。
每个抗体代表了问题的一个可能解。
通过设计和优化抗体的表示方式，可以提高算法的搜索效率和求解精度。
2. 免疫检测在免疫检测阶段，通过度量抗体之间的相似性来评估其适应度。
相似性的度量可以采用欧氏距离、汉明距离等指标。
相似的抗体会被认为是冗余的，从而可以剔除或合并这些冗余的解，提高算法的搜索效率。
3. 免疫选择免疫选择是根据抗体的适应度进行选择操作。
适应度指的是抗体解决问题的质量。
适应度较高的抗体会被优先选择，而适应度较低的抗体则有可能被淘汰。
通过选择操作，可以不断进化和优化解的质量，提高算法的求解能力。
4. 免疫更新免疫更新是通过引入多样性操作来保持种群的多样性和鲁棒性。
多样性操作包括免疫记忆、抗体突变等。
免疫记忆允许算法保留一定数量的历史最优解，以保持对问题空间的探索能力。
抗体突变则引入了随机性，可以避免算法陷入局部最优解。
人工智能免疫进化算法
人工智能免疫进化算法随着人工智能的快速发展，越来越多的领域开始应用机器学习和智能算法。
在许多优化问题中，进化算法因其自适应性和全局搜索能力而备受关注。
其中，免疫进化算法（Immune Evolutionary Algorithm，IEA）作为一种基于免疫系统原理的进化算法，在解决实际问题中展现出了巨大的潜力和优势。
一、免疫系统原理与人工免疫算法免疫系统作为人体抵御外界病原体侵袭的重要系统，具备识别和消灭异常物质（例如病毒和细菌）的能力。
人工免疫算法是通过借鉴免疫系统的结构和功能原理，将其应用于解决优化问题。
其核心思想是通过模拟抗体的适应性学习和克隆扩散，实现对问题空间的全局搜索和局部优化。
二、免疫进化算法的基本流程免疫进化算法是免疫系统和进化算法的结合，具有更强的自适应性和全局搜索能力。
其基本流程如下：1. 初始化：随机生成一组初始解作为种群，并计算每个解的适应度。
2. 免疫克隆：根据适应度选择一部分解作为克隆池，并根据适应度评估克隆因子，将适应度高的个体克隆次数多。
克隆过程中引入变异操作，增加种群的多样性。
3. 遗传进化：通过遗传算子（交叉和变异）对克隆池中的个体进行进化，生成下一代种群。
4. 免疫选择：根据适应度对新一代种群进行淘汰，将适应度低的个体从种群中移除。
5. 收敛判断：根据设定的终止条件，判断是否满足停止迭代的条件。
若满足条件，则输出找到的最优解；否则回到第2步，继续进行克隆和进化操作。
三、免疫进化算法的优势和应用领域免疫进化算法相比传统进化算法具有以下优势：1. 全局搜索能力强：免疫进化算法通过克隆操作和免疫选择过程，能够促使种群向全局最优解收敛，避免陷入局部最优解。
2. 自适应性好：免疫进化算法通过学习个体的适应度，动态调整克隆因子和变异率，使种群更好地适应当前环境。
3. 鲁棒性强：免疫进化算法具有很好的鲁棒性，对于问题空间变化和噪声干扰具有一定的抵抗能力。
免疫进化算法已经在许多领域取得了广泛应用，并取得了良好的效果：1. 机器学习和数据挖掘：免疫进化算法在模式分类、特征选择和聚类等机器学习和数据挖掘任务中具有广泛的应用。
人工免疫系统中的抗体生成与匹配算法
中图分类号： Ｐ８ Ｔ１
人工 免疫 系统 中的抗体 生成与 匹配算法
徐 佳 ，张 卫
（ 华东师范大学信息科学技术 学院，上海 ２ ０ ４ ） ０２ １
摘
要 ：现 有的人工免疫系统被应用于文本识 别中时 ， 测器生成算法对不 同基 因等质化对待 ，不能最优反应基 因在抗体 中出现 的频率 。 检
生成 算法 。使 之更符合生物免疫 的实 际情况 。该算法提供 了 对文 本信 息识 别更好的性能和更低 的算法 时间复杂性 。实验
仿真验证 了它 能显 著降低生成检测器 的数量 。
型——人工免疫系统（ ｒ ｆ ｉｌｍｍ ｎ ｙｔ Ａ Ｓ ，用于解 Ａ ｔ ｃａ Ｉ ｕ ｅ ｓ ｍ， Ｉ） ｉ ｉ Ｓ ｅ 决工程 实际问题 。 目前 ，ＡＩ 已发展成为计算智能研究 的一 Ｓ 个新 的分支 Ｊ 。 在人工 免疫 系统 的主 要仿 生机 理有 ：免疫识别 ，免疫学 习，免疫记 忆，克隆选择 ，多样 性 ，公布式 ，自适应 ，免疫 网络Ｌ。免疫识别是重 要的一个方面 。人工 免疫 系统 中的抗 ２ ｊ
第３ ６卷 第 ９期
Ｌ ３６
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ０年 ５月
Ｍ ａ ２ ０ ｙ ０１
Ｎｏ９ ．
Ｃｏ ｐｕ ｅ ｍ ｔ ｒＥｎｇ ｎｅ ｒｎｇ ｉ ｅｉ
人工 智 能及识 别 技术 ・
文章编号：１ ｍ＿ ２（ ｌ０—０８—０ 文献标识码： ０ － ４８００ ９＿ ｌ－ ０ ３ ２ ） １ ３ Ａ
｜ ｓｒ ｃ］Ｅ ｉｉｇＡｒｆ ｉｌｍｍｕ ｅＳ ｓ ｍ（ ）ｆｒ ｅｏ ｎｔ ｎａ ｐｉａｉｎ ｅｔｘ，ｈ ｅｅｔｒ ｅ ｅａｉｇａｇ ｒｈ ｆｒ ｉｅｅ ｔ ｅ ｅ， Ａｂｔａｔ ｘｓ ｎ ｔ ｃａ Ｉ ｔ ｉ ｉ ｎ ｙ ｔ ＭＳ ｏ ｃｇ ｉｏ ｐ ｌ ｔ ｓｉ ｔ ｔｔｅｄｔｃｏ ｎ ｒｔ ｌｏｉ ｍ ｏ ｆ ｒｎ ｎ ｓ ｅ ｒ ｉ ｃ ｏ ｎｈ ｅ ｇ ｎ ｔ ｄ ｇ
人工免疫系统及其算法研究
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ０ ２ — ０ ０ ３ ５ — ０ ３ 学 习领 域 广 泛 应 用 ， 属 于人 工 智 能 的一 部 分 。人 工 免 疫 系
１ 人 工 免 疫 的基 本 概 念
１ ． １ 免 疫 系统
第１ ２ 卷 第２ 期
２ ０ １ ３ 年 ２ 月
软 件 导 刊
Ｓ ｏｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ Ｇｕｉ ｄ ｅ
Ｖｏ１ ． １ ２Ｎ ｏ ． ２ Ｆ ｅ ｂ． ２ ０１ ３
人 工 免 疫 系 统 及 其 算 法 研 究
袁 刚
（四川 大 学 软件 学院 ， 四川 成都 ６ １ ０ ２ ０ ７ ）
统 是 一 个 自适 应 系 统 ， 从 自然 免 疫 学 的 理 论 和 对 免 疫 功
能、 原 则 和 模 式 的观 察 中 获 得 灵 感 ， 并 用 于 解 决 问题 。人
工 免 疫 系 统 主 要 关 注 的 是 用 计 算 和数 学 模 型 对 免 疫 学 进 行模拟 ， 更 好 地 了解 免 疫 系 统 。人 工 免 疫 包 括 ： 免疫 系统 ，
要 的 意 义 。主 要 对 人 工 免 疫 概 念 、 应 用领 域 、 研 究领 域 及 人 工 系统 的 免 疫 优 化 原 理 和 克 隆扩 增 原 理 做 一 阐释 。
关键词 ： 人工免疫概念 ； 应 用领 域 ； 研 究领域 ； 免疫优化原 ； 克 隆扩 增 原 理
中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ ０ １ ． ６
［ ２ ］ Ｍ Ｓ ＲＩ ＮＩ ＶＡＳ ， Ｌ Ｐ ＡＴＮＡＩ Ｋ． Ａｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ［ Ｊ ］ ． Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ． Ｏｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ，
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1 引言
从上世纪50年代至今，人工智能飞速发展并应用于工程 实践中。人工免疫系统 (Artificial Immune System, AIS)理论 源于生物学、医学领域，目前的定义主要有以下几种: “AIS 是一种数据处理、归类、表示和推理策略，该模型依据一种 似是而非的生物范式，即人体免疫系统”[1]；“AIS由生物免疫 系统启发而来的智能策略所组成，主要用于信息处理和问题 求解” [2]；“AIS 是一种由理论生物学启发而来的计算范式， 它借鉴了免疫系统的功能、原理和模型并用于复杂问题的解 决” [3]；“人工免疫系统是遵循可信的生物学范例——人类免 疫系统原理的数据处理、分类、表示和推理策略系统”[4]；“人 工免疫系统是基于自然免疫系统方法的计算系统”[5]。本文认 为人工免疫系统是以人类等高等脊椎动物的免疫系统为原 型，利用生物免疫系统各种原理和机制而发展的各类模型、 算法及其在工程和科学中应用而产生的各种智能系统的统 称，它是与生物免疫系统相对应的工程概念，如同人工神经
图 3 否定选择算法流程图
2.3 克隆选择算法 Castro[9]基于免疫系统的克隆选择理论提出了克隆选择
算法，这是一种模拟免疫系统的学习过程的进化算法。克隆 选择算法模拟这一过程进行优化，算法框图如图4所示。 Castro进一步将免疫网络理论与克隆选择算法相结合，提出 了人工免疫网络学习算法用于知识发现，冗余数据挖掘，自
算法，基于免疫特异性的否定选择算法，基于免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法，基于接种疫苗及免疫多样性
的免疫进化算法，AIS与神经网络混合智能系统和模糊免疫系统以及威胁模型等。简述了AIS发展历史，按年代顺
序介绍了AIS 在若干具有代表性的领域中的应用情况。最后通过对AIS 的特性和存在问题的分析，展望了今后的
对AIS和ANN二者混合系统的研究表明，AIS对ANN不 仅是有效的补充，更重要的是它们之间可以互相促进，提出 多种解决问题的新思路。 3.3 模糊AIS
目前AIS结合模糊控制系统的研究很少，比较有影响的 是Nasaroui[20]和Ding[21]所做的研究。免疫系统能够对付几乎
无穷多的抗原和细菌，免疫系统能够识别的异已分子的种类 数是未知的。Nasaroui利用抗原-抗体匹配、识别过程中的不 确定性和模糊性，提出了一种模糊免疫算法。通过WEB站点 数据挖掘、WEB请求预测等仿真实验证明了算法的有效性。 Ding利用免疫系统反馈原理，设计了一种模糊自调整免疫 PID控制器，该控制器结构简单，参数调整方便、快捷，并 成功应用于过高温自动控制系统中的温度调节。 3.4 威胁模型
研究重点和发展趋势。
关键词：人工免疫系统，免疫算法，否定和克隆选择，免疫进化，模糊免疫，威胁模型
中图分类号：TP18, TP301.6 文献标识码：A
文章编号：1009-5896(2005)11-1839-06
Overview of Artificial Immune System and Its Algorithms
第 27 卷第 11 期 2005 年 11 月
电子与信息学报 Journal of Electronics & Information Technology
Vol.27No.11 Nov. 2005
人工免疫系统及其算法
谢克明 谢 刚 郭红波 续欣莹
(太原理工大学信息工程学院 太原 030024)
摘 要：该文阐述了人工免疫系统(AIS)的基本概念，讨论了几种典型的算法，包括基于免疫系统基本机制的免疫
免疫算法和进化算法之间区别主要表现在: (1)免疫算法 在记忆单元基础上运行，确保了快速收敛于全局最优解；进 化计算则是基于父代群体，不能保证概率收敛；(2)免疫算法
第 11 期
谢克明等：人工免疫系统及其算法
1841
评价标准是计算亲和性抗体-抗原的亲和度以及抗体-抗体亲 和度，反映了真实的免疫系统的多样性，而进化算法则是简 单计算个体的适应度；(3)免疫算法通过促进或抑制抗体的产 生，体现了免疫反应的自我调节功能，保证了个体的多样性， 而进化算法只是根据适应度选择父代个体，并没有对个体多 样性进行调节。 3.2 AIS与人工神经网络混合算法
文献[10]在探讨与分析生物自然界中免疫现象的基础 上，提出了一种集免疫机制和神经信息处理机制于一体的免 疫神经网络。该网络可以使人们直接利用待求问题的特征信 息，并通过注入先验知识来调节隐层单元的激励函数，以达 到简化网络的结构，提高其工作的效率和准确性。
Casto提出的aiNet算法[17] 模拟了免疫网络对抗原刺激的 过程，主要包括抗体-抗原识别、免疫克隆增值、亲合度成熟 以及网络抑制、免疫网络被认为是一个付权无向图，而且不 是全连接的。
神经系统和免疫系统之间有许多异同，文献[15]描述了 两种系统生理上的一般相同点和不同点。AIS 和人工神经网 络(ANN)都是受生物启发而产生的技术，二者利用学习、记 忆、联想恢复等能力实现在高度分布式系统中识别问题功 能。由于AIS能学习并记住曾被识别的模式并能高效地组建 新的模式检测器，所以Glenn[16]认为免疫系统是继神经系统 之后的“第二大脑系统”。免疫系统中亲和力成熟过程等同于 神经网络中权值更新过程，二者都是增加对被识别模式的响 应能力。
这一理论自从1994年首次被Matzinger[22]提出以来就颇 有争议，它是对传统的人工免疫模型中自己和非己理论的挑 战，之后对它的争论和研究不断。威胁模型认为，生物体内 免疫的应答反应不是因为机体对自己和非己的识别(虽然存 在这些行为)，更重要的是机体对各种潜在的综合威胁的感 知。 这一理论被应用在入侵检测中，成功解释了自己和非 己模型理论中无法解决的难题[23~25]。
4 人工免疫算法的工程应用
AIS在近几年得到了迅速发展，已经渗多Agent系统、设计与规 划、模式识别、自组织、学习、函数优化、故障诊断检测、 机器人学等各类研究领域中。
图 1 生物免疫过程
1840
电子与信息学报
第 27 卷
2.1 基本免疫算法 基本免疫算法基于生物免疫系统基本机制，模仿了人体
的免疫系统。基本免疫算法从体细胞理论和网络理论得到启 发，实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记 忆和自我调节的功能[7]，基本免疫算法由图 2 所示。如果将 免疫算法与求解优化问题的一般搜索方法相比较，那么抗 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。
Xie Ke-ming Xie Gang Guo Hong-bo Xu Xin-ying (College of Information Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024，China)
Abstract According to the prototype of living body’s immune system，Artificial Immune System, (AIS) is introduced. Based on the main function of immune system，the typical algorithms are described，such as immune algorithm，negative and clonal selection algorithms，immune evolutionary algorithm，AIS-neural network mix intelligent system，fuzzy immune system，danger model and so on. a chronological list of AIS models and techniques that are found in the literature is showed. Finally，based on the analysis of AIS，the development directions and research emphases are discussed. Key words Artificial Immune System, (AIS)，Immune algorithm，Negative and clonal selection，Immune evolutionary， Fuzzy immune，Danger model
2004-11-18 收到，2005-04-19 改回 山西省回国留学人员基金(2004- 18)资助课题
网络与脑神经系统，进化计算与遗传系统，模糊控制与人类 模糊思维等。
2 典型人工免疫算法
Immunity(免疫)是从拉丁文Immunise衍生而来的。很早 以前，人们就注意到传染病患者痊愈后，对该病有不同程度 的免疫力。因此，在相当长时期内，免疫在微生物学和病毒 学上是指免除瘟疫；换言之，是指对传染因子的再次感染有 抵抗力，这是机体在初次感染后对该传染因子产生了免疫应 答的结果。在医学上，免疫是指机体接触抗原性异物的一种 生理反应[6]。生物免疫过程宏观描述如图1所示。
动分类，并对算法的参数灵敏度特性进行了分析。
图 2 基本免疫算法流程图
2.2 否定选择算法 否定选择算法基于生物免疫系统的特异性，借鉴生物免
疫系统中胸腺T细胞生成时的“否定选择”(Negative selection) 过程。Forrest[8]研究了一种用于检测数据变化的否定选择算 法，用于解决计算机安全领域的问题，该算法通过系统对异 常变化的成功监测而使免疫系统发挥作用，而监测成功的关 键是系统能够分清自己和非己的信息。否定选择算法流程如 图 3 所示。
Sasaki[18] 提出了一种基于免疫系统反馈机理的自适应学 习的神经网络控制器，根据免疫系统反馈机理抗体迅速识别 抗原、消灭抗原并保持免疫系统稳定平衡状态的性能，用于 改进神经网络学习算法的下降梯度，使学习步长尽可能大， 以保持学习的稳定性。