很好的介绍人工免疫算法.pptVIP

人工免疫的探讨 Contents 引言 人工免疫系统作为人工智能领域的重要分支，同神经网络及遗传算法一样也是智能信息处理的重要手段。 它通过类似于生物免疫系统的机能，构造具有动态性和自适应性的信息防御体系，以此来抵制外部无用、有害信息的侵入，从而保证接受信息的有效性与无害性。 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 免疫识别 免疫识别是指免疫系统区分“自我”和“非我”。 核心机制是根据识别的对象特征进行编码，定义一个自我集合并随机产生一系列检测器通过阴性选择变为成熟检测器，用于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。 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。 该过程重复进行，直到所需数量的检测器被产生出来。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。 免疫记忆 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，可以大大加速优化有哪些信誉好的足球投注网站过程，加快学习进程并提高学习质量。 。 克隆选择 克隆选择原理: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。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。 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。 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 (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 阴性选择算法 Procedure Begin 随机生成大量的候选检测器(即免疫细胞) /*初始化*/ While一个给定大小的检测器集合还没有被产生do/*耐受*/ Begin 计算出每一个自体元素和一个候选检测器之间的亲和力; If这个候选的检测器识别出了自体集合中的任何一个元素Then这个检测器就要被消除掉; Else把这个检测器放入检测器集合里面; /*该检测器成熟*/ 利用经过耐受的检测器集合，检测系统以找出变种; End; End. 克隆选择算法 Begin 随机生成一个属性串(免疫细胞)的群体 While收敛标准没有满足do Begin While not所有抗原有哪些信誉好的足球投注网站完毕do;*/初始化*/ 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. 免疫遗传算法 ①随机创建抗体和抗原的群体; ②抗体和抗原匹配; ③根据抗体的亲和力对抗体做评价; ④用标准遗传算法进化抗体。 这个模型使免疫系统能够通过学习，知道哪些抗体对抗原的识别有帮助。 生物免疫系统与计算机系统的映射 抗体抗原的编码方式 目前一般免疫算法种抗体抗原，即解和问题的编码方式主要有二进制编码、实数编码和字符编码三种。 其中，二进制编码因简单而得到广泛使用。编码后亲和力的计算一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。 * 2009年5月7日 引言 1 2 免疫算法 3 基本免疫方法 基本免疫方法 抗