免疫优势克隆算法

免疫算法中的克隆变异操作下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help yousolve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts,other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!免疫算法是一种启发式优化算法，利用模拟免疫系统中的免疫机制进行问题求解。

免疫算法理论与应用近代免疫的概念是指机体对自己或非己的识别并排除非己的功能，目的是维持自身生理平衡与稳定.免疫算法就是模拟免疫系统抗原识别、抗原与抗体结合及抗体产生过程，并利用免疫系统多样性和记忆机理抽象得到的一种免疫算法。

这里介绍免疫算法的算法流程与代码.免疫学中基本概念的思想在免疫算法设计中得到有效应用，即亲和力，相似度，浓度及激励度,根据算法需要给出描述. 定义1 亲和力指抗体与抗原的匹配程度.反映在优化问题上，抗体（NBP）的亲和力定义为函数，与成反比，在此仍表示抗aff:S (0,1)aff(x)f(x)f(x)x体对应的可行解的目标函数.这里选择 1 aff(x) ,0 1 .f(x)1e定义2 相似度指抗体与其他抗体的相似程度，其被定义为，此根据信息熵理论设计.体G为设M为含有m个字符的字符集，群Aff:S S *0,1+由N个长度为的字符串构成的集合，即l，其中G中基因座的其中为M 信息熵定义为 jG ,X ..., M,1 i l-xxxx12lim中第个符号出现在基因座上的概率. ,ij log(G,N)p pp Hj ij ijiji 1定义3 抗体浓度指抗体在抗体群中与其相似的抗体所占的比例，定义为函数即C(u) ，其中为C:X S *0,1+, , X|Aff(u,) -浓度阈值，，在此称为浓度抑0 1N制半径. 定义 4 激励度是指抗体应答抗原和被其他抗体激活的综合能力，定义为函e 数，其中为调节因子，.抗体应答 c(x)/1act:X S ,act(x) aff(x)抗原综合能力与其亲和力成正比，与其在抗体群中浓度成反比. 定义 5 克隆选择是指在给定的选择率下，，在抗体群中选择亲0 1和力较高的抗体.亲和力低的抗体则被清除. 定义6 细胞克隆是指在给定的繁殖数M下，抗体群X中所有抗体依据自s2身的亲和力及繁殖率共繁殖M个克隆的映射.，它是确定性映射，:X S Tcmxxxs即设为抗体群的繁殖率函数，为抗体群，则定义X {,,...,}r: 12m x抗体繁殖个相同的克隆构成的集合. 由下式确定：mmiiim . N r(X) af(f), Mmxmiiii 1定义 7 亲和突变是指抗体空间到自身的随机映射，，其作用方式:S S T m是抗体按与其亲和力成正比的可变概率独立地改变自身的基因，可选 . P(x) exp(aff(x))定义 8 克隆抑制指在抗体群中依据抗体的亲和力和相似度抑制部分抗体的确定性映射,.克隆抑制算子的设计，设X是群体规模为M的抗体群，: SMSTr 依据抗体的相似度和抑制半径以及式，将X划分为子群，不妨设Aff(u,) 获q个子群，利用处罚函数对中亲和力低的抗体进行处罚. ,1 i qPPii定义9 免疫选择是指在抗体群中依据抗体的激励度选择抗体的随机映射，N按其概率规则: S,STisac t()xiP{T } . x(X)ii act()xjx X j定义 10 募集新成员指在抗体空间S中随机选择抗体. 免疫算法描述如下： Step 1 确定初始群体规模N，克隆总数M，克隆选择率，抑制半径， 募集新成员插入率，. M N Step 2 随机产生N个抗体构成初始抗体群，计算中抗体亲和力. AA00 Step 3 利用克隆选择算子在中选择个抗体构成群体. NABnn1 Step 4 克隆选择算子作用繁殖M个克隆，中抗体进入记忆池，并更BBnn新记忆池中亲和力低的抗体. Step 5 依据亲和突变算子对每个克隆细胞进行突变，获得克隆集. Cn* Step 6克隆抑制算子作用于，获得克隆集C C nn* Step 7 计算与中亲和力较高的N个抗体的激励度.用比例选择选取CAnn 个抗体.其中中亲和力最高的不参与选择.获得新群体. N round( N)1ADnn Step8 由募集新成员算子任选个自我抗体插入，并计算round( N)Dn 个抗体的亲和力，从而获得. round( N)An1 Step 9 若满足终止条件，输出结果，否则，返回step 3. 免疫算法在函数优化中应用举例例Rosebrock函数的全局最大值计算. 222max )(1)f(,) 100 (xxxxx21121s..t8 2.0i4 8(12.04 x i确定编码方法：xx用长度为10的二进制编码串来分别表示俩个决策变量.10位二进制编码串,12xx可以表示从0到1023之间的1024个数，故将的定义域离散化为1023个,12均等的区域，包括俩端点共1024个不同的离散点.从离散点-2.048到 2.048，依次让它们对应于00000000000（0）到11111111111（1023）之间的二进制编码.再将xx,分别表示的两个10位长的二进制编码串接在一起，组成一个20位长的二12进制编码，它就构成了函数优化问题的染色体编码方法.使用这种编码方法，解空间与免疫算法的搜索空间具有一一对应的关系. 确定解码方法：解码时需将20位长的二进制编码串切断为二个10位长的二进制编码串，然后分别将它们转换成对应的十进制整数代码，分别记为和. 依据前述个体编码方yy12yx法和对定义域的离散化方法可知，将代码转换为的解码公式为：iiyx ,(i 1,2) 4.09 62.048i i1023求函数的全局最大值免疫算法代码如下：Rosebrock #include <stdio.h>#include<stdlib.h> #include<time.h>#include<math.h> #define LENGTH1 10 #define LENGTH2 10 #define CHROMLENGTH LENGTH1+LENGTH2 #define POPSIZE 300 int MaxGeneration =500; struct individual { char chrom[CHROMLENGTH+1]; ;//适应度double value ;//亲和力double affective//浓度double concentration;//激励度double activity; }; int generation; int best_index; struct individualpopulation[POPSIZE]; struct individual nextpopulation[POPSIZE];struct individual array[POPSIZE]; struct individual A; structindividual B; struct individual bestindividual; struct individual currentbest; int PopSize =80; double umu =0.08; double r =0.001; double rad =0.3; int clone_total =0;//******************************************************************** void GenerateInitialPopulation(); long DecodeChromosome(char *string,int point,int length); void CalculateObjectValue(struct individual array[],int n); void Calculateaffective(struct individual array[],int n); void EvaluatePopulation(); void affectivesort(struct individual array[],intn); void clonenum(); void MutationOperator(void);void GenerateNextPopulation(void); double CalculateSimilarity(struct individual A,struct individual B); voidInhibition(void); void chongzu(); void CalculateConcentrationValue(struct individual population[],int n);void CalculateActivityValue(struct individual population[],int n);void activeslect(); void sortnewmember(); void PerformEvolution();void FindBestIndividual(); void OutputTextReport();//******************************************************************** void main() { generation=0; GenerateInitialPopulation(); EvaluatePopulation(); while(generation<MaxGeneration) { generation++; GenerateNextPopulation(); EvaluatePopulation(); PerformEvolution(); OutputT extReport(); } } //******************************************************************** void GenerateInitialPopulation() { int i,j; srand((unsigned)time(NULL)); //srand((unsigned)time(0)); for(i=0;i<PopSize ;i++) { for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++) { population[i].chrom[j]=(rand()%10<5)?'0':'1'; } population[i].chrom[CHROMLENGTH]='\0'; } } //********************************************************************void GenerateNextPopulation(void) {//排序选择亲和力高的进行克隆affectivesort(population,PopSize); clonenum(); MutationOperator(); Inhibition(); chongzu(); activeslect(); sortnewmember(); } //****************************************************** ************** void EvaluatePopulation(void) { CalculateObjectValue ( population,PopSize); Calculateaffective ( population,PopSize);FindBestIndividual(); } //****************************************************** *********************** long DecodeChromosome(char *string,int point,int length) { int i; long decimal=0L; char *pointer; for(i=0,pointer=string+point;i<length;i++,pointer++) { decimal+=(*pointer-'0')<<(length-1-i); } return(decimal); } //****************************************************** *********************** void CalculateObjectValue(struct individual array[],int n) { int i; long temp1,temp2; double x1,x2; for (i=0;i<n;i++) { temp1=DecodeChromosome(array[i].chrom,0,LENGTH1); temp2=DecodeChromosome(array[i].chrom,LENGTH1,LENGTH2);x1=4.096*temp1/1023.0-2.048; x2=4.096*temp2/1023.0-2.048; array[i].value=100*(x1*x1-x2)*(x1*x1-x2)+(1-x1)*(1-x1); } } //****************************************************** *********************** void Calculateaffective(struct individual array[],int n){ int i; for(i=0;i<n;i++) { array[i].affective=1.0/(exp(-(r*array[i].value))+1.0); } } //****************************************************** *********************** void affectivesort(struct individual array[],int n) { int i,j; struct individual a; for(j=0;j<n-1;j++){ for(i=0;i<n-1-j;i++) { if(array[i].affective<array[i+1].affective){ a=array[i+1]; array[i+1]=array[i]; array[i]=a; } } } }//****************************************************************** void FindBestIndividual() { int i; bestindividual=population[0]; for(i=0;i<PopSize;i++){ if(population[i].affective>bestindividual.affective){ bestindividual=population[i]; best_index=i; }if(generation==0) { currentbest=bestindividual; } else{ if(bestindividual.affective>currentbest.affective){ currentbest=bestindividual; } } } }//***************************************************************************** void PerformEvolution(){ if(bestindividual.affective>currentbest.affective){ currentbest=population[best_index]; } }//***************************************************************************** void clonenum() { int i,j; int M =100; int m[POPSIZE]; int L=0; double sum1=0; double sg =0.8; for(i=0;i<(int)(sg*M);i++) { sum1+=array[i].affective;m[i]=(int)(array[i].affective*M/sum1); clone_total+=m[i]; }for(i=0;i<(int)(sg*M);i++) { for(j=0;j<m[i];j++) nextpopulation[L++]=array[i]; } }//***************************************************************************** void MutationOperator(void) { int i,j; double p,po; for(i=0;i<clone_total;i++){ for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++) { po=rand()%1000/1000.0; p=exp((-1)*nextpopulation[i].affective); if(po<p) { nextpopulation[i].chrom[j]=(nextpopulation[i].chrom[j]=='0')?'1':'0'; } } } }//***************************************************************************** double CalculateSimilarity (struct individual A,struct individual B) { int j=0; double sum=0.0; for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++){ sum+=(A.chrom[j]=B.chrom[j])?0:1; } sum=sum*(log(2.0))/CHROMLENGTH; return sum; }//***************************************************************************** void Inhibition(void) { int i,j; int L=0;int numinh=0; //double rad =0.3; CalculateObjectValue(nextpopulation,clone_total); Calculateaffective(nextpopulation,clone_total); 排序进行抑制affectivesort(nextpopulation,clone_total);// for(i=0;i<clone_total-1;i++) { for(j=i+1;j<clone_total;j++) { if(CalculateSimilarity(nextpopulation[i],nextpopulation[j])>rad) { nextpopulation[++L]=nextpopulation[j]; } } clone_total=L+1;L=i+1; } clone_total=L+1; } //****************************************************** *********************** void chongzu() { int i; for(i=0;i<clone_total;i++){ population[i+PopSize]=nextpopulation[i]; } affectivesort(population,clone_total+PopSize); } //****************************************************** *********************** void CalculateConcentrationValue(struct individual population[],int n) { int i,j,m=0; for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<n;j++) { m+=(CalculateSimilarity(population[i],population[j])<rad)?1: 0; } } population[i].concentration=m*(1.0)/(n); } //****************************************************** *********************** void CalculateActivityValue(struct individual population[],int n) { int i; double h=1.5; for(i=0;i<n;i++) { population[i].activity=population[i].affective*exp(-population[i].concentration/h); } } //****************************************************** *********************** void activeslect() { int i,index; double umu=0.08; int N3=(int)(PopSize*umu); double p;double sum2=0.0; double concent[POPSIZE]; struct individual con_population[POPSIZE];CalculateConcentrationValue(population,PopSize); CalculateActivityValue(population,PopSize); for(i=0;i<PopSize;i++) { sum2+=population[i].activity; } for(i=0;i<PopSize;i++) { concent[i]=population[i].activity/sum2; } for(i=1;i<PopSize;i++) { concent[i]=concent[i-1]+concent[i]; } for(i=0;i<PopSize;i++) { p=rand()%1000/1000.0; index=0; while (p>concent[index]) { index++; } con_population[i]=population[index]; } for(i=0;i<PopSize-N3;i++) { population[i]=con_population[i]; } } //***************************************************************************** void sortnewmember() { int i,j; intN3=(int)(PopSize*umu); for(i=0;i<N3;i++) { for(j=0;j<CHROMLENGTH;j++) { population[i+PopSize-N3].chrom[j]=(rand()%10<5)?'0':'1'; } population[i+PopSize-N3].chrom[CHROMLENGTH]='\0';} } //***************************************************************************** void OutputT extReport(void) { int i; printf("gen=%d,best=%f,",generation,currentbest.value);printf("chromosome="); for(i=0;i<CHROMLENGTH;i++) { printf("%c",currentbest.chrom[i]); } printf("\n"); } 运行结果为：所以该问题全局最优解为. f( 2.048,2.048) 3905.926227参考文献[1] 黄席樾，张著洪等.现代智能算法理论及应用.北京科学出版社，2005.[2] 周明.遗传算法原理及其应用.国防工业出版社，2002.202.。

免疫克隆选择算法的改进及其应用邱亚龙;张昕;范妙炳;叶奕纯;陈婷【摘要】Based on the principle of biological immune system, an improved immune clonally selection algorithm(ICSA) was proposed. The algorithm introduced the analysis of antigenic determinant, calculated the network cut factor of antibody space and the end times of antibodies evolution, and created environment required to produce antibodies; shock variation method was adopted to make antibodies mutated; Innovative space adaptive mutation was proposed creatively; The improved ICSA was applied to analyze the parameters optimization problem of the atmospheric pollution harm rate universal formulaRi=1/(1+ae-bxi)c; The results show that the algorithm within the scope of the global and local search is more exquisite. Solution accuracy is significantly increased.%基于生物免疫系统原理，提出了改进的免疫克隆选择算法。

免疫系统的克隆技术免疫系统是人体的第一道防线，用于区分自身和异物并对抗病原体。

然而，当人体免疫系统无法识别一些病原体时，造成了很多疾病的发生，尤其是由病毒、细菌和癌症等疾病的发生率会更高。

而克隆技术为我们提供了一种新方法来研究、诊断和治疗这些疾病。

克隆技术是一种将DNA片段插入到细胞中以制造免疫细胞的方法。

一个成功的克隆技术需要两个主要的组成部分——单克隆抗体和转基因技术。

单克隆抗体是由单一的免疫细胞制造的抗体。

与传统方式相比，单克隆抗体具有一些显著的优势，包括高度特异性、高效性和可重复性。

使用单克隆抗体可以减少不同抗体之间的差异性，从而提高诊断和治疗的准确性和效率。

转基因技术是一种在生物体内改变DNA序列的技术。

通过改变DNA序列，我们可以设计特定的基因，使其产生所需的免疫细胞。

一旦基因被转化，免疫细胞便能够产生高效的单克隆抗体。

已有的某些技术使用转基因技术，从而创造出了在实验室中生产免疫细胞的系统。

在研究中，克隆技术已被广泛应用于从小鼠和人类免疫系统中获得单克隆抗体。

通过研究这些抗体，我们可以更好地了解它们对特定病原体的作用，及其对环境的响应方式。

例如，这些抗体可以用于诊断人类感染疾病，包括艾滋病、疟疾和应激反应等等。

同时，克隆技术还扩大了治疗癌症的希望。

在癌症治疗中，克隆技术主要用于克隆细胞，以便制造出足够数量的免疫系统细胞来对抗癌细胞。

这些免疫细胞先被提取出来并重组组合，然后被注射回患者的体内。

这些细胞将针对肿瘤的抗体导入病人体内，以进一步增强免疫系统的效能。

克隆技术的应用，并不仅仅限于癌症和感染性疾病。

它也可以检测其他的健康问题，如心血管疾病及精神疾病等。

无论应用于何种疾病，克隆技术无疑为人类健康领域带来了革命性的变化。

虽然克隆技术已被广泛应用于研究和治疗，但它的应用仍存在一些问题。

例如，针对某些疾病的治疗方法尚未完全确定，需要更多的研究来确定其有效性。

而某些免疫细胞注射可能会造成副作用，导致更严重的健康问题。

免疫算法免疫算法（Immune Algorithm）是一种基于人类免疫系统工作原理的启发式算法，通过模拟人体免疫系统的机理来解决优化问题。

人体免疫系统作为生物体内的防御系统，可以识别并消灭入侵的病原体，同时保护自身免受损害。

免疫算法借鉴了人体免疫系统的自我适应、学习和记忆等特点，将这些特点引入算法设计中，实现了一种高效的优化方法。

算法原理免疫算法中最核心的概念是抗体和抗原，抗体可以看作是搜索空间中的一个解，而抗原则是代表问题的目标函数值。

算法通过不断更新和优化抗体集合，寻找最优解。

免疫算法的工作原理主要包括以下几个步骤：1.初始化种群：随机生成一组初始解作为抗体集合。

2.选择和克隆：根据适应度值选择一部分优秀的抗体，将其进行克隆，数量与适应度成正比。

3.变异和超克隆：对克隆的抗体进行变异操作，引入随机扰动，形成新的候选解。

超克隆即通过一定规则保留部分克隆体，并淘汰弱势克隆体。

4.选择替换：根据新生成解的适应度与原有解的适应度进行比较，更新抗体集合。

应用领域免疫算法由于其模拟人体免疫系统的独特性，被广泛应用于复杂优化问题的求解，如工程优化、图像处理、模式识别、数据挖掘等领域。

免疫算法在这些领域中具有很强的适用性和可扩展性，能够有效地解决局部最优和高维空间搜索问题。

在工程优化方面，免疫算法可以用来解决设计问题、调度问题、控制问题等，提高系统的性能和效率；在图像处理领域，免疫算法可以用来实现图像分割、特征提取、目标识别等任务，有效处理大规模图像数据；在数据挖掘领域，免疫算法可以发现数据之间的潜在关联和规律，帮助用户做出决策。

发展趋势随着人工智能技术的快速发展，免疫算法在解决复杂问题中的优势逐渐凸显。

未来，免疫算法将继续深化与其他优化算法和机器学习领域的整合，发展出更加高效和智能的算法模型。

同时，随着计算机性能的提升和算法理论的不断完善，免疫算法在实际应用中将展现出更广阔的应用前景。

综上所述，免疫算法作为一种启发式优化算法，在工程优化、图像处理、数据挖掘等领域具有广泛的应用前景。

免疫算法公式免疫算法是一种新型的优化算法，其基本思想是模拟生物体免疫系统对外界刺激的反应过程，以实现优化问题的求解。

免疫算法涉及到一些基本的公式，包括：1. 抗体与抗原的亲和度计算公式亲和度是指抗体与抗原之间相互作用的强度，通常使用欧几里得距离或哈密顿距离来计算。

欧几里得距离公式如下：$d(x,y)=sqrt{(x_1-y_1)^2+(x_2-y_2)^2+...+(x_n-y_n)^2}$ 其中，$x$和$y$代表两个向量，$n$代表向量维数。

2. 抗体的亲和力更新公式抗体的亲和力可以通过适当的更新策略来调整，以达到最优解。

典型的更新公式包括：$aff_j=aff_j+alphacdot(aff_i-aff_j)$其中，$aff_i$和$aff_j$分别代表两个抗体的亲和力值，$alpha$是调整因子。

3. 克隆选择算子公式克隆选择算子是免疫算法中的核心操作，它通过复制和选择策略来增加优秀抗体的数量。

克隆选择算子的基本公式如下：$n_i=frac{p_i}{sum_{j=1}^Np_j}$其中，$n_i$代表第$i$个抗体的克隆数量，$p_i$代表抗体$i$的适应度值，$N$代表总抗体数量。

4. 基因重组算子公式基因重组算子是免疫算法的另一个重要操作，它通过随机交换抗体基因的方式来产生新的解。

基因重组算子的公式如下：$x_k=left{begin{aligned}&x_{i,k},&rand()<p_c&x_{j,k},&rand( )>=p_cend{aligned}right.$其中，$x_{i,k}$和$x_{j,k}$分别代表两个抗体在第$k$个基因位置的取值，$p_c$是交叉概率，$rand()$是一个均匀分布的随机数。

以上是免疫算法中一些常用的公式，它们在免疫算法的求解过程中起到非常重要的作用。

免疫算法的克隆选择过程% 二维人工免疫优化算法% m--抗体规模% n--每个抗体二进制字符串长度% mn--从抗体集合里选择n个具有较高亲和度的最佳个体进行克隆操作% A--抗体集合(m×n),抗体的个数为m,每个抗体用n个二进制编码(代表参数) % T--临时存放克隆群体的集合,克隆规模是抗原亲和度度量的单调递增函数% FM--每代最大适应度值集合% FMN--每代平均适应度值集合% AAS--每个克隆的最终下标位置% BBS--每代最优克隆的下标位置% Fit--每代适应度值集合% tnum--迭代代数% xymin--自变量下限% xymax--自变量上限% pMutate--高频变异概率% cfactor--克隆(复制)因子% Affinity--亲和度值大小顺序%%clear allclctic;m=65;n=22;mn=60;xmin=0;xmax=8;tnum=100;pMutate=0.2;cfactor=0.1;A=InitializeFun(m,n); %生成抗体集合A,抗体数目为m,每个抗体基因长度为n F='X+10*sin(X.*5)+9*cos(X.*4)'; %目标函数FM=[]; %存放各代最优值的集合FMN=[]; %存放各代平均值的集合t=0;%%while t<tnumt=t+1;X=DecodeFun(A(:,1:22),xmin,xmax); %将二进制数转换成十进制数Fit=eval(F); %以X为自变量求函数值并存放到集合Fit中if t==1figure(1)fplot(F,[xmin,xmax]);grid onhold onplot(X,Fit,'k*')title('抗体的初始位置分布图')xlabel('自变量')ylabel('每代适应度值集合')endif t==tnumfigure(2)fplot(F,[xmin,xmax]);grid onhold onplot(X,Fit,'r*')title('抗体的最终位置分布图')xlabel('自变量')ylabel('每代适应度值集合')end%% 把零时存放抗体的集合清空T=[];%% 把第t代的函数值Fit按从小到大的顺序排列并存放到FS中[FS,Affinity]=sort(Fit,'ascend');%% 把第t代的函数值的坐标按从小到大的顺序排列并存放到XT中XT=X(Affinity(end-mn+1:end));%% 从FS集合中取后mn个第t代的函数值按原顺序排列并存放到FT中FT=FS(end-mn+1:end);%% 把第t代的最优函数值加到集合FM中FM=[FM FT(end)];%% 克隆(复制)操作,选择mn个候选抗体进行克隆,克隆数与亲和度成正比,AAS是每个候选抗体克隆后在T中的坐标[T,AAS]=ReproduceFun(mn,cfactor,m,Affinity,A,T);%% 把以前的抗体保存到临时克隆群体T里T=Hypermutation(T,n,pMutate,xmax,xmin);%% 从大到小重新排列要克隆的mn个原始抗体AF1=fliplr(Affinity(end-mn+1:end));%% 把以前的抗体保存到临时克隆群体T里%从临时抗体集合T中根据亲和度的值选择mn个T(AAS,:)=A(AF1,:);X=DecodeFun(T(:,1:22),xmin,xmax);Fit=eval(F);AAS=[0 AAS];FMN=[FMN mean(Fit)];for i=1:mn%克隆子群中的亲和度最大的抗体被选中[OUT(i),BBS(i)]=max(Fit(AAS(i)+1:AAS(i+1)));BBS(i)=BBS(i)+AAS(i);end%从大到小重新排列要克隆的mn个原始抗体AF2=fliplr(Affinity(end-mn+1:end));%选择克隆变异后mn个子群中的最好个体保存到A里,其余丢失A(AF2,:)=T(BBS,:);enddisp(sprintf('\n The optimal point is:'));disp(sprintf('\n x: %2.4f, f(x):%2.4f',XT(end),FM(end)));%%figure(3)grid onplot(FM)title('适应值变化趋势')xlabel('迭代数')ylabel('适应值')hold onplot(FMN,'r')hold offgrid on。

免疫克隆算法免疫克隆算法（Immune Clone Algorithm, ICA）是一种基于免疫系统启发的优化算法，它模拟了人类免疫系统的克隆选择过程。

免疫克隆算法首次由英国科学家John Timmis于2000年提出，并在解决优化问题中取得了很好的效果。

免疫系统是人体的一种重要防御机制，它能够识别和消灭入侵体内的病原体。

免疫系统的核心是B细胞和T细胞，它们能够通过克隆选择机制产生大量的抗体来应对不同的病原体。

免疫克隆算法就是将免疫系统的克隆选择过程应用到优化问题中。

在免疫克隆算法中，解空间中的个体被称作抗体。

算法的初始种群由一组随机生成的抗体组成。

然后，通过计算适应度函数来评估每个抗体的适应度。

适应度较高的抗体会被选中进行克隆操作，即产生一定数量的克隆体。

克隆体的数量与该抗体的适应度成正比。

克隆体之间还会引入一定的变异操作，以增加种群的多样性。

接下来，对克隆体进行选择操作，选择适应度较高的克隆体作为下一代种群。

同时，为了保持种群的多样性，算法也会引入一定的随机选择机制，选择适应度较低的抗体作为下一代种群的一部分。

这样可以保证算法在搜索过程中既能够快速收敛到局部最优解，又能够保持全局搜索的能力。

免疫克隆算法的核心思想是通过不断的克隆和选择操作来提高种群中优秀个体的数量。

通过增加种群中优秀个体的数量，算法能够更好地探索解空间，并且有更高的可能找到全局最优解。

免疫克隆算法在解决旅行商问题、函数优化、机器学习等领域都取得了显著的效果。

与其他优化算法相比，免疫克隆算法具有以下优点：1. 免疫克隆算法能够在保证收敛速度的同时，保持较高的全局搜索能力。

2. 算法不依赖于问题的具体形式，适用于各种不同类型的优化问题。

3. 免疫克隆算法具有较好的鲁棒性和抗干扰能力，能够应对问题中的噪声和扰动。

然而，免疫克隆算法也存在一些不足之处：1. 算法的收敛速度较慢，可能需要较长的时间才能找到较好的解。

2. 算法对问题的初始解比较敏感，不同的初始解可能会导致不同的优化结果。

Ch7 免疫克隆选择算法7.1生物学知识1、免疫系统免疫力也就是我们俗称“抵抗力”、“体质”等，人体之所以能抵御体内、外的各种致病因子的侵袭，全仗我们拥有健全的免疫系统。

免疫系统共有三道防线。

人体的皮肤和粘膜构成免疫战线上的第一道防线，阻挡着各种致病微生物的侵入。

健康完整的皮肤与粘膜、鼻孔中的鼻毛、呼吸道粘膜表面的粘液和纤毛，均能阻挡并排除微生物。

皮肤和粘膜还会分泌杀菌的物质，如皮肤的汗腺能分泌乳酸，使汗液呈酸性，不利于病菌等生长；皮脂腺分泌的脂肪酸，也有一定的杀灭病菌作用。

胃粘膜分泌的胃液里有胃酸，也具有杀菌作用，但如果暴饮，胃酸就会被冲淡，杀菌能力降低。

这样一来，病菌就有入侵机会，人就容易得胃肠疾病。

当病原体突破第一道防线后，它们会在人体内部处处遭到打击。

遍及全身的像蜘蛛网似的淋巴结，就像撒下的天罗地网，使“敌人”寸步难行。

假使病原体侵入血液或组织中，我们机体仍可沉着应战。

因为人体内有许许多多能够吞噬病原体的吞噬细胞。

它们紧紧缠住病菌，置敌于死地。

战斗进行有时很激烈，以致伤口发生红肿或长成疖肿。

由此可见，吞噬细胞的作用就是把侵入人体的病菌消灭在局部，不使它们向全身扩散。

如果侵入人体的病菌数量多、毒性大，或者在疖肿还没有充分化脓熟透的时候就用手去挤，这些病菌就可能冲破第二道防线，进入血液循环系统，病变就会由局部扩展到全身，引起全身严重的症状。

如果病原体冲破第一道和第二道防线，在人体中获得了立足点，并大量生长繁殖，就会引起感染。

此时机体与病原体展开了针锋相对的斗争，斗争的胜负取决于第三道防线的牢固与否，以及敌我之间大量的对比。

这道防线上的主力军有T淋巴细胞和B淋巴细胞。

据估计，一个健康人体内大约有一百亿的淋巴细胞在活动。

当T和B细胞接到“敌情报告”后马上动员起来，T细胞产生各种淋巴因子，B细胞装备成能产生抗体(即所说的免疫球蛋白)的浆细胞。

各种病原体碰到这一支多兵种的免疫大军——吞噬细胞、抗体、补体、淋巴细胞和浆细胞等，只好乖乖地举手投降。

免疫系统的克隆选择理论解析1. 引言免疫系统是人体中的一种重要的生物防御系统，其功能包括识别和消灭外来的病原体，并保护人体免受疾病的侵袭。

免疫系统具备高度的适应性和记忆能力，可以根据病原体的特征进行识别和应对。

克隆选择理论是解释免疫系统运作机制的理论之一，它认为免疫系统通过产生大量的淋巴细胞克隆，并在这些克隆中选择和保留与病原体结合能力较强的细胞，从而实现对抗病原体的目的。

本文将对克隆选择理论进行详细解析，包括克隆选择的原理、克隆选择的过程和在免疫系统中的应用等内容。

2. 克隆选择的原理克隆选择理论认为，免疫系统中存在大量的淋巴细胞克隆，每个克隆都具备一组特定的细胞受体，可以与外来的抗原结合并产生相应的免疫反应。

淋巴细胞克隆的产生是通过基因重组和突变的方式在胸腺和骨髓中完成的。

当克隆中的某个细胞受体与抗原结合时，该克隆中的细胞将被激活并进行增殖，形成一大群具有相同细胞受体的克隆细胞。

经过一系列的选择和调节过程，部分克隆将得以生存并进一步发展，而其他克隆则会受到凋亡的影响而消失。

3. 克隆选择的过程克隆选择过程可以划分为两个阶段：识别和选择。

在识别阶段，免疫系统通过细胞受体与抗原结合，识别并辨别外来的抗原。

淋巴细胞的细胞受体是由基因重组和突变过程产生的多样性受体，它可以识别不同的抗原。

当克隆中的细胞受体与抗原结合时，就会发生信号转导，使细胞得以激活，并开始增殖和分化。

在选择阶段，克隆中的细胞将经历一系列的选择和调节。

首先，克隆中的细胞需要与辅助T细胞相互作用，形成抗原呈递复合物，并通过免疫信号转导通路进行信号交流。

这种相互作用可以促使克隆中的细胞进行进一步的增殖和分化。

然后，克隆中的细胞需要与效应细胞相互作用，以产生特定的免疫应答。

最后，克隆中的细胞需要经过免疫调节机制的调控，以保持免疫系统的平衡。

4. 克隆选择的应用克隆选择理论在免疫系统中的应用非常广泛。

首先，克隆选择理论可以解释免疫系统对抗病原体的机制。