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1，免疫算法的原理是什么
2，關(guān)于免疫算法

1，免疫算法的原理是什么

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遺傳算法和免疫算法是兩種不同的算法，他們應(yīng)該都屬于進(jìn)化算法

免疫算法的原理是什么

2，關(guān)于免疫算法

免疫算法的提出　　在生命科學(xué)領(lǐng)域中，人們已經(jīng)對遺傳(Heredity)與免疫(Immunity)等自然現(xiàn)象進(jìn)行了廣泛深入的研究。六十年代Bagley和Rosenberg等先驅(qū)在對這些研究成果進(jìn)行分析與理解的基礎(chǔ)上，借鑒其相關(guān)內(nèi)容和知識，特別是遺傳學(xué)方面的理論與概念，并將其成功應(yīng)用于工程科學(xué)的某些領(lǐng)域，收到了良好的效果。時(shí)至八十年代中期，美國Michigan大學(xué)的Hollan教授不僅對以前的學(xué)者們提出的遺傳概念進(jìn)行了總結(jié)與推廣，而且給出了簡明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意義上的遺傳算法(GeneticAlgorithm)GA。由于遺傳算法較以往傳統(tǒng)的搜索算法具有使用方便、魯棒性強(qiáng)、便于并行處理等特點(diǎn)，因而廣泛應(yīng)用于組合優(yōu)化、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、人工智能等領(lǐng)域。另一方面，F(xiàn)armer和Bersini等人也先后在不同時(shí)期、不同程度地涉及到了有關(guān)免疫的概念。遺傳算法是一種具有生成+檢測 (generate and test)的迭代過程的搜索算法。從理論上分析，迭代過程中，在保留上一代最佳個(gè)體的前提下，遺傳算法是全局收斂的。然而，在對算法的實(shí)施過程中不難發(fā)現(xiàn)兩個(gè)主要遺傳算子都是在一定發(fā)生概率的條件下，隨機(jī)地、沒有指導(dǎo)地迭代搜索，因此它們在為群體中的個(gè)體提供了進(jìn)化機(jī)會的同時(shí)，也無可避免地產(chǎn)生了退化的可能。在某些情況下，這種退化現(xiàn)象還相當(dāng)明顯。另外，每一個(gè)待求的實(shí)際問題都會有自身一些基本的、顯而易見的特征信息或知識。然而遺傳算法的交叉和變異算子卻相對固定，在求解問題時(shí)，可變的靈活程度較小。這無疑對算法的通用性是有益的，但卻忽視了問題的特征信息對求解問題時(shí)的輔助作用，特別是在求解一些復(fù)雜問題時(shí)，這種忽視所帶來的損失往往就比較明顯了。實(shí)踐也表明，僅僅使用遺傳算法或者以其為代表的進(jìn)化算法，在模仿人類智能處理事物的能力方面還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，還必須更加深層次地挖掘與利用人類的智能資源。從這一點(diǎn)講，學(xué)習(xí)生物智能、開發(fā)、進(jìn)而利用生物智能是進(jìn)化算法乃至智能計(jì)算的一個(gè)永恒的話題。所以，研究者力圖將生命科學(xué)中的免疫概念引入到工程實(shí)踐領(lǐng)域，借助其中的有關(guān)知識與理論并將其與已有的一些智能算法有機(jī)地結(jié)合起來，以建立新的進(jìn)化理論與算法，來提高算法的整體性能。基于這一思想，將免疫概念及其理論應(yīng)用于遺傳算法，在保留原算法優(yōu)良特性的前提下，力圖有選擇、有目的地利用待求問題中的一些特征信息或知識來抑制其優(yōu)化過程中出現(xiàn)的退化現(xiàn)象，這種算法稱為免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。下面將會給出算法的具體步驟，證明其全局收斂性，提出免疫疫苗的選擇策略和免疫算子的構(gòu)造方法，理論分析和對TSP問題的仿真結(jié)果表明免疫算法不僅是有效的而且也是可行的，并較好地解決了遺傳算法中的退化問題。　　免疫算法的屬性簡介　　抗原：在生命科學(xué)中，是指能夠刺激和誘導(dǎo)機(jī)體的免疫系統(tǒng)使其產(chǎn)生免疫應(yīng)答，并能與相應(yīng)的免疫應(yīng)答產(chǎn)物在體內(nèi)或體外發(fā)生特異性反應(yīng)的物質(zhì)。在我們的算法中，是指所有可能錯(cuò)誤的基因，即非最佳個(gè)體的基因。　　抗體：在生命科學(xué)中，是指免疫系統(tǒng)受抗原刺激后，免疫細(xì)胞轉(zhuǎn)化為漿細(xì)胞并產(chǎn)生能與抗原發(fā)生特異性結(jié)合的免疫球蛋白，該免疫球蛋白即為抗體。在本文中是指根據(jù)疫苗修正某個(gè)個(gè)體的基因所得到的新個(gè)體。其中，根據(jù)疫苗修正某個(gè)個(gè)體基因的過程即為接種疫苗，其目的是消除抗原在新個(gè)體產(chǎn)生時(shí)所帶來的負(fù)面影響。　　免疫疫苗：根據(jù)進(jìn)化環(huán)境或帶球問題，所得到的對最佳個(gè)體基因的估計(jì)。　　免疫算子：同生命科學(xué)中的免疫理論類似，免疫算子也分兩種類型：全免疫和目標(biāo)免疫，二者分別對應(yīng)于生命科學(xué)中的非特異性免疫和特異性免疫。其中，全免疫是指群體中每個(gè)個(gè)體在變異操作后，對其每一環(huán)節(jié)都進(jìn)行一次免疫操作的免疫類型；目標(biāo)免疫則指個(gè)體在進(jìn)行變異操作后，經(jīng)過一定判斷，個(gè)體僅在作用點(diǎn)處發(fā)生免疫反應(yīng)的一種類型。前者主要應(yīng)用于個(gè)體進(jìn)化的初始階段，而在進(jìn)化過程中基本上不發(fā)生作用，否則將很有可能產(chǎn)生通常意義上所說的“同化現(xiàn)象”；后者一般而言將伴隨群體進(jìn)化的全部過程,也是免疫操作的一個(gè)常用算子。　　免疫調(diào)節(jié)：在免疫反應(yīng)過程中，大量的抗體的產(chǎn)生降低了抗原對免疫細(xì)胞的刺激，從而抑制抗體的分化和增殖，同時(shí)產(chǎn)生的抗體之間也存在著相互刺激和抑制的關(guān)系，這種抗原與抗體、抗體與抗體之間的相互制約關(guān)系使抗體免疫反應(yīng)維持一定的強(qiáng)度，保證機(jī)體的免疫平衡。　　免疫記憶：指免疫系統(tǒng)將能與抗原發(fā)生反應(yīng)的抗體作為記憶細(xì)胞保存記憶下來，當(dāng)同類抗原再次侵入時(shí)，相應(yīng)的記憶細(xì)胞被激活而產(chǎn)生大量的抗體，縮短免疫反應(yīng)時(shí)間。　　抗原識別：通過表達(dá)在抗原表面的表位和抗體分子表面的對位的化學(xué)基進(jìn)行相互匹配選擇完成識別，這種匹配過程也是一個(gè)不斷對抗原學(xué)習(xí)的過程，最終能選擇產(chǎn)生最適當(dāng)?shù)目贵w與抗原結(jié)合而排除抗原。

關(guān)于免疫算法