文档介绍：Contents
引言
1
2
免疫算法
3
基本免疫方法
第一页，共18页。
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。
第二页，共18页。
基本免疫方法
第三页，共18页。
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。
基本免疫方法
第四页，共18页。
抗原 sAg
记忆免疫细胞集合（Mb）
成熟免疫细胞集合（Tb）
未成熟免疫细胞集合（Ib）
随机生成免疫细胞
死
亡
死
亡
耐受成功
成功激活
被检测
为非自体
被检测
为非自体
检测出
自体抗原
未被激活
但年龄过大
对自体
不耐受
第五页，共18页。
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。
基本免疫方法
第六页，共18页。
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，可以大大加速优化搜索过程，加快学****进程并提高学****质量。 。
基本免疫方法
第七页，共18页。
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。
基本免疫方法
第八页，共18页。
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。
基本免疫方法
第九页，共18页。
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。
第十页，共18页。