免疫算法（作者姓名）免疫算法一、免疫算法的生物學原理二、免疫算法的基本模型及算法三、常用的免疫算法四、免疫算法的簡單應用一、免疫算法的生物學原理——免疫系統1.基本概念免疫系統

是由許多分布式的具有一定功能的個體（T細胞、B細胞、抗體和細胞因子等）通過相互作用形成的一個復雜的動態大系統的典型例子，具有個體特異性（一種免疫細胞僅對特定的抗原起作用）和整體多樣性（免疫系統幾乎對所有抗原都能進行處理）的雙重特點，具備學習、記憶、自我調整、模式識別和特征提取能力。一、免疫算法的生物學原理——免疫系統1.基本概念抗原是指能夠刺激和誘導機體的免疫系統使其產生免疫應答，并能與相應的免疫應答產物在體內或體外發生特異性反應的物質?？贵w是指免疫系統受抗原刺激后，免疫細胞轉化為漿細胞并產生能與抗原發生特異性結合的免疫球蛋白，該免疫球蛋白即為抗體。一、免疫算法的生物學原理——免疫系統1.基本概念免疫疫苗根據進化環境或待求問題的先驗知識，所得到的對最佳個體基因的估計。免疫調節在免疫反應過程中，大量的抗體的產生降低了抗原對免疫細胞的刺激，從而抑制抗體的分化和增殖，同時產生的抗體之間也存在著相互刺激和抑制的關系，這種抗原與抗體、抗體與抗體之間的相互制約關系使抗體免疫反應維持一定的強度，保證機體的免疫平衡。一、免疫算法的生物學原理——免疫系統一、免疫算法的生物學原理——免疫系統2.免疫系統的工作模型二、免疫算法的基本模型及算法1.免疫系統與免疫算法的比較二、免疫算法的基本模型及算法免疫系統免疫算法抗原要解決的問題抗體最佳解向量抗原識別問題識別從記憶細胞產生抗體聯想過去的成功淋巴細胞分化優良解(記憶)的保持細胞抑制剩余候選解的消除抗體增加(細胞克隆)利用遺傳算子產生新抗體2.二進制模型二、免疫算法的基本模型及算法每個抗體都有抗體決定簇和抗原決定基，抗體和抗原的親和程度由它的抗體決定簇和抗原的決定基的匹配程度決定。抗體之間的親和程度由它的抗原決定基和其他抗原的抗體決定簇的匹配程度決定。假定每個抗原和每個抗體分別只有一個抗原決定簇，從而通過這些決定基之間的匹配程度控制不同類型抗體的復制和減少，已達到優化系統的目的。2.二進制模型二、免疫算法的基本模型及算法主要涉及識別和刺激兩個內容識別：每個抗體可以用（e,p）的二進制串表示，e表示抗原決定基，p表示抗體決定簇，長度分別為和（所有抗體或抗原的這兩個長度都形同），s表示一個匹配閾值。2.二進制模型二、免疫算法的基本模型及算法主要涉及識別和刺激兩個內容識別：表示第i個抗原決定基的第n位表示第j個抗原決定簇的第n位匹配特異矩陣為：（k表示錯位長度）2.二進制模型二、免疫算法的基本模型及算法主要涉及識別和刺激兩個內容刺激：以兩個抗體相互識別為例，抗體A的抗原決定簇能識別抗體B的抗原決定基，首相導致抗體A以固定的概率大量繁殖，同時之間清除抗體B。2.二進制模型二、免疫算法的基本模型及算法主要涉及識別和刺激兩個內容刺激：

抗體濃度變化方程如下：

其中抗體濃度為x，抗原濃度為y。

二、免疫算法的基本模型及算法3.免疫算法的基本步驟(1)識別抗原：免疫系統確認抗原入侵。(2)產生初始抗體群體：激活記憶細胞產生抗體，清除以前出現過的抗原，從包含最優抗體(最優解)的數據庫中選擇出N個抗體。(3)計算親和力：計算抗體和抗原之間，抗體與抗體之間的親和力a.抗體v與抗原的親和度為其中optv表示抗體v和抗原的結合強度二、免疫算法的基本模型及算法3.免疫算法的基本步驟(3)計算親和力b.抗體v和抗原w之間的親和度其中E(2)表示v和w之間的信息熵(4)記憶細胞分化：與抗原有最大親和力的抗體加入記憶細胞。由于記憶細胞數目有限，新產生的抗體將會代替記憶細胞中和它具有最大親和力者。二、免疫算法的基本模型及算法3.免疫算法的基本步驟(5)抗體促進和抑制：高親和力抗體受到促進，高密度抗體受到抑制。通常通過計算抗體存活的期望值來實施。可有效的防止早熟。qk表示和抗體k具有較大親和力的抗體數目。二、免疫算法的基本模型及算法3.免疫算法的基本步驟(6)抗體產生:對未知抗原的響應，產生新淋巴細胞。根據不同抗體和抗原親和力的高低，使用賭輪選擇的方法，選擇兩個抗體。然后把這兩個抗體按一定變異概率做變異，之后再交叉，得到新的抗體。如此重復（6）直到產生N個新抗體。（7）結束條件如果求出的最優解滿足一定的結束條件，則結束算法。二、免疫算法的基本模型及算法3.免疫算法的基本步驟二、免疫算法的基本模型及算法4.免疫算法的基本流程初始抗體生成抗原識別抗體促進和抑制滿足終止條件？群體更新結束親和力計算記憶細胞分化YN三、常用的免疫算法三、常用的免疫算法一般的免疫算法可分為三種情況:（1）基于免疫響應過程的IA（2）基于克隆原理的IA（3）基于遺傳算法的IA三、常用的免疫算法基于免疫響應過程的IA三、常用的免疫算法基于克隆原理的IANdPnCC*選擇成熟克隆MPr重新選擇（6）（1）（4）（5）（3）（2）三、常用的免疫算法基于遺傳算法的IA四、免疫算法的簡單應用四、免疫算法簡單應用TSP問題四、免疫算法簡單應用TSP問題求解流程圖免疫算子在求解問題之前先從每個城市點的周圍各點中選取一個路徑最近的點，以此作為算法執行過程中對該城市點進行目標免疫操作時所注入的疫苗。每次遺傳操作后，隨機抽取一些個體