人工免疫算法
《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。
《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。
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。
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。
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。
05第五章 人工免疫算法
第五章人工免疫算法习题与答案1. 填空题（1）人工免疫算法的缩写是，它是对的一种模拟。
判别优劣的适应度函数这里称为。
（2）利用生物免疫系统的某一方面原理就可以设计新算法，因此人工免疫算法是多个算法的统称，其中最具代表性的算法有、和。
解释：本题考查人工免疫算法的基础知识。
具体内容请参考课堂视频“第5章人工免疫算法”及其课件。
答案：（1）AIA，生物免疫机理，亲和度（2）否定选择算法、免疫规划算法、克隆选择算法2.给出人工免疫算法的定义，并指出其特征。
解释：本题考查人工免疫算法的定义和特点。
具体内容请参考课堂视频“第5章人工免疫算法”及其课件。
答案：人工免疫算法是基于免疫学理论和生物免疫系统机制而提出的计算智能算法，是对生物免疫机理的一种模拟，并受到遗传算法的启发，因此免疫算法与遗传算法有许多相似之处。
AIS算法具有以下特征：（1）具有全局搜索能力。
（2）具有多样性保持机制。
（3）鲁棒性强。
（4）具有并行分布式搜索机制。
3.关于人工免疫算法，下面说法错误的是（）。
A）人工免疫算法是一种全局搜索优化方法。
B）抗原对应着优化问题的可行解。
C）免疫操作可以用于产生新的解。
D）优化问题的寻优过程实际上是免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程。
解释：本题考查人工免疫算法的特点。
具体内容请参考课堂视频“第5章人工免疫算法”及其课件。
答案：B（1）生物免疫系统运用多种免疫调节机制产生多样性抗体以识别、匹配并最终消灭外界抗原，免疫应答中的抗体更新过程是一个全局搜索的进化过程，A 选项正确。
（2）抗原对应着问题，抗体对应着优化问题的可行解，B选项错误。
（3）免疫操作中克隆变异、抗体补充等可以产生新的抗体，对应着新解产生的过程，C选项正确。
（4）优化问题的寻优过程对应着免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程，D选项正确。
4.试写出克隆选择算法的基本流程。
解释：本题考查克隆选择算法CSA的步骤。
具体内容请参考课堂视频“第5章人工免疫算法”及其课件。
《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。
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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。
信息熵， 算法的速度大大减缓， 比改进了的基于欧式距离的人工免疫算法在该实例中慢了几 乎 6.8 倍。同时，当问题中的自变量增加时，信息熵的计算将呈爆炸式增长，这样效率极大 降低。
4.2 其他改进型的人工免疫算法
现在常用的基于人工免疫算法的改进型算法还有免疫规划、 免疫遗传算法和否定选择算 法等。 免疫遗传算法主要是利用免疫系统的多样性产生和维持机制， 来保持解的多样性， 克服 “早熟”问题，最终求得全局最优解。 免疫规划除利用免疫多样性特性之外， 还引入疫苗接种机制， 即利用先验知识来引导寻 优过程，进一步提高算法的快速性和有效性。但是通过实例来看， “疫苗”获取是一个比较 复杂的过程，并且问题的针对性很强，缺乏一般性的方法，影响这一方法的推广应用。 否定选择算法是一种针对计算机安全保护问题的一种算法， 应用范围基本局限于这个领 域，但应用效果不错。
问题识别
产生初始抗体群并编码
计算每个染色体的适应度，并以 欧氏距离计算抗体浓度
Y 满足终止条件？ N 根据适应度和浓度进行抗体选择 （抑制、促进） 输出结果
抗体演变（交叉、变异）操作
产生新抗体
图 2 基于欧式距离的人工免疫算法的流程图
两种算法性能比较结果如表 3 所示。
表 2 两种人工免疫算法的比较
4.3 关于算法改进的想法
下面谈谈对人工免疫算法进一步研究的设想。 1）个体的表达：可尝试采用抗体的表现型和基因型分离的方法，通过表现型的选择来 进化基因型； 2）适当鼓励与最优抗体接近的抗体； 3）合理设计记忆库，如记忆库中包含的问题特征和参数，以便在遇到类似问题时也可 利用同一记忆库； 4）重视个体评价指标的设计， 充分体现抑制浓度与鼓励优良的个体相结合的算法特点， 以获取更好的多峰值寻优的性能。 参考文献： [1] 王磊，潘进，焦李成. 免疫算法[J]. 电子学报，2000,28(7) ：74-78. [2] 王磊，潘进，焦李成. 免疫算法[J]. 计算机学报，2000,23(8) ：806-812. [3] 刘克胜，曹先彬，郑浩然. 基于免疫进化规划的多层前馈网络设计 [J]. 软件学报， 1999,10(11) ：1180-1184. [4] 葛红. 免疫算法综述[J]. 华南师范大学学报(自然科学版)，2002,3(8)：120-126. [5] 施建刚，陈罡，高喆. 人工免疫算法综述[J]. 软件导刊，2008,7(11) ：68-69. [6] 谢开贵，曾晓辉，李春燕，刘柏私，周家启. 免疫算法与其他随机优化算法的比较分析 [J]. 重庆大学学报，2003,26(11) ：43-46.
算法运 行次数 基于信息熵的人工免疫算法 基于欧式距离的人工免疫算法
每次搜 索代数
所耗 时间
收敛于全局 最优次数
40 400 20.5 35 40 400 3.2 36 其中，群体规模 N 为 30。算法运行一次是指算法从最初的随机产生群体到最后得出问 题的解为止，称作算法运行了一次，在此规定算法重复执行的次数为 40 次，而搜索代数是 指在一次算法运行过程中产生新群体的代数为 400 代。所耗时间是算法运行 40 次所花费的 总时间。在基于信息熵的人工免疫算法中，解抗体采用 34 位的二进制编码来表示，即每个 自变量由 17 位基因组成。 在基于欧氏距离的人工免疫算法中， 解抗体采用 10 位十进制数编 码来表示，即每个自变量由 5 位基因组成，这一方面能保证解的精度，同时也能减少算法运 行时间。 由表 2 可以看出， 基于信息熵的人工免疫算法中， 由于要计算每代抗体群中每个个体的
3.2 TSP 问题示例
为了比较免疫算法与其他随机优化算法的性能，采用 N 个城市的 TSP 问题检测。 染色体按如下方式编码：每个基因表示一个城市，每个基因的元素取[1,N]中的整数， 染色体中前后两个基因表示两个城市之间有通路关系。 应用深度遍历算法形成初始群体。 在 交叉过程中， 沿两个父代环游的顺序， 选择与当前访问城市距离最近但在后代环游中没有被 访问的城市。在变异操作中选择两点变异，将两个变异点的整数编号进行对换，这样可以保 证每个阶段所有解的可行性。将文中的方法应用于 31 城市的 TSP 问题，几种方法的计算结 果见表 1.
2.2 免疫算法的基本步骤
免疫算法由以下 7 个主要的步骤组成。 1）抗原识别 输入目标函数和各种约束作为免疫算法的抗原。 2）产生初始抗体 在解空间中用随机方法产生抗体。 3）计算亲和性
分别计算抗原和抗体 V 之间的亲和性及抗体 V 和抗体 W 之间的亲和性。 4）记忆单元更新 将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元， 并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原 抗体。 5）促进和抑制抗体的产生 计算抗体 i 的期望值 Ex i ，期望值低的抗体将受到抑制。
2 免疫算法的基本原理
2.1 多样性和亲和性
免疫系统能够产生很多种抗体， 但实际系统会根据抗原的种类和数目产生适量的相关抗 体。这里涉及了生物的多样性和亲和性。
2.1.1 多样性
算法中为了表明全体中的抗体的多样性，引入信息熵的概念。如图 1 所示 N 个抗体， 每个抗体有 M 个基因，等位基因 k1,k2,...,kL。
3. 免疫算法与其他算法的比较
3.1 性能和特点比较
1）相似点 都是搜索解空间的一系列点（种群）出发；
处理的对象是表示待求解参数的染色体串，而不是参数本身； 不需要其导数或其它附加信息。 2）区别 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； 可以计算亲和性，反映了真实的免疫系统的多样性； 采用基于浓度的选择机制，既鼓励适应度高的抗体，又可抑制浓度高的抗体，体现了免 疫系统的自我调节功能。
4. 人工免疫算法的改进
4.1 基于欧式距离的人工免疫算法
标准人工免疫算法是采用信息熵的概念来描述抗体的多样性， 在优化计算中， 这种 利用信息熵的概念计算抗体亲和性和抗体浓度的方法存在一定的问题。 例如， 对于由抗 体 u={0111111111}和抗体 v={1000000000} 构成的抗体群， 其平均信息熵 H （2 ） =0.6931， 表明抗体 u 和抗体 v 是两个很不相同的抗体。 但是在优化计算中， 它们其实是两个很相 近的解（通过解码后） 。由此，可以看出标准的人工免疫算法具有一定的缺陷。为了防 止这种缺陷的发生，提出了一种改进的基于欧氏距离求解抗体多样性的人工免疫算法。 基于欧式距离的人工免疫算法的流程如图 2 所示。
表 1 随机优化搜索方法求解 TSP 问题的对比研究
方法 模拟退火 进化规划 遗传算法 免疫算法
最优化结果/km 15882 15904 15882
10 次平均结果 15900.7 15915.2 15901.4
10 次中出现最 优解次数 3 2 2
平均计算时间/s 44 50 48
15882 15882.3 4 31 从上表可以看出，在求解 TSP 和函数优化问题时，免疫算法比遗传算法有更强收敛到 全局最优的能力以及更快的收敛速度。
1 抗体 1 抗体 i 抗体 N
2
...
j k1 ... ks ... kL
...
M-2
M-1
M
图1
基因的信息熵
第 j 个基因的信息熵为：
H j ( N ) ( Pij log Pij )
i 1 N
（1）
式中， Pij 为第 i 个抗体的等位基因源于第 j 个基因的概率。 如果在位置 j 上所有的抗体的等位基因都相同，那么 H j ( N ) 0 。 系统的平均信息熵为 H（N）
j 1 M
H j (N ) M
（2）
免疫系统的多样性可用式（2）描述。
2.1.2 亲和性
抗原和抗体之间、抗体和抗体之间的匹配程度可以用亲和性描述。 抗原和抗体之间的亲和性：用于表明抗体对抗原的识别程度。 亲和性 A v 定义如下：
Av
1 1 Optv
（3）
式中， Optv 表示抗原和抗体 V 的匹配程度。
A v 的值介于 0 和 1 之间，当 Optv =0 时， A v =1，这说明抗体和抗原非常匹配，也就