計(jì)算智能第7章-免疫算法

1、第7章 免疫算法目錄免疫算法簡介1基本流程2常用免疫算法 3相關(guān)應(yīng)用47.1 免疫算法簡介免疫算法是什么？免疫算法（Immune Algorithm，IA）： 是指以在人工免疫系統(tǒng)的理論為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了類似于生物免疫系統(tǒng)的抗原識別、細(xì)胞分化、記憶和自我調(diào)節(jié)的功能的一類算法。 7.1.1 思想來源免疫算法最先起源于1973-1976年間Jernel的三篇關(guān)于免疫網(wǎng)絡(luò)的文章，Jernel在文中提出了一組基于免疫獨(dú)特型的微分方程，這就是最早的免疫系統(tǒng)。免疫算法的主要會議: International Conference on Artificial Immune Systems，ICARIS 7.1.

2、2 免疫算法的生物模型7.1.3 二進(jìn)制模型7.2 免疫算法的基本流程免疫系統(tǒng)和免疫算法的比較免疫系統(tǒng) 免疫算法 抗原要求解的問題抗體最佳解向量抗原識別問題識別從記憶細(xì)胞產(chǎn)生抗體聯(lián)想過去的成功解淋巴細(xì)胞分化（記憶細(xì)胞分化）維持最優(yōu)解T細(xì)胞抑制抗體消除多余的候選解生命增加（細(xì)胞克隆）用遺傳算子生成新的抗體7.2.1 基本流程7.2.1 基本流程免疫算法的七個要素 識別抗體，生成初始化的抗體，計(jì)算親和度，記憶細(xì)胞分化，抗體促進(jìn)和抑制，產(chǎn)生新的抗體，結(jié)束條件。7.2.1 基本流程計(jì)算親和度 抗體v和抗原的親和度為axv 其中optv表示抗體v和抗原的結(jié)合強(qiáng)度，對最優(yōu)化問題，可以用抗體v的獨(dú)特型的解和

3、已知的最優(yōu)解的相似程度表示。7.2.2 更一般化的基本免疫算法(1)求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的免疫算法 把抗體v和抗原w的親和度axv,w重新定義為 其中optv,w表示抗體v和抗原w的結(jié)合強(qiáng)度，即抗體v在目標(biāo)函數(shù)w的解和此函數(shù)最優(yōu)解的接近程度， 7.2.2 更一般化的基本免疫算法(2) 求解更一般問題的免疫算法7.2.2 更一般化的基本免疫算法(2) 求解更一般問題的免疫算法假設(shè)在形態(tài)空間內(nèi)，抗體v和抗原的坐標(biāo)分別為和，v=1,.,N，那么它們之間的距離為Manhattan距離Euclidean距離Hamming距離7.3 常用免疫算法7.3.1 負(fù)選擇算法7.3.2 克隆選擇算法7.3.3 免疫算法與智能計(jì)算7.3.1 負(fù)選擇算法算法基本思想：需要兩個字符串組成的集合R和R，通過先求一個和S不匹配的R集合，然后用R集合判斷S集合是否發(fā)生了變化。算法分成兩部分，第一步是初始化R，第二步監(jiān)視保護(hù)數(shù)據(jù)S。 7.3.1 負(fù)選擇算法初始化監(jiān)測器R7.3.1 負(fù)選擇算法監(jiān)視保護(hù)數(shù)據(jù)S7.3.2 克隆選擇算法克隆選擇原理圖7.3.2 克隆選擇算法克隆選擇流程圖7.3.3 免疫算