人工免疫算法PPT课件
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计算智能第7章 免疫算法PPT课件
算法基本思想：需要两个字符串组成的集合R和 R，通过先求一个和S不匹配的R集合，然后用R 集合判断S集合是否发生了变化。
算法分成两部分，第一步是初始化R，第二步监 视保护数据S。
精选ppt
15
7.3.1 负选择算法
初始化监测器R
生成随机串R0
自体串集合S
匹配
拒绝
把R0中不和S所有的串匹配的串放 入R集合，作为检测器
克隆选择
2
2
2
2
128
128
部分抗体
精选ppt
18
7.3.2 克隆选择算法
克隆选择流程图
(6 )
Nd
(5) 重 新 选 择
Pr
M
(1)
选 择 (2 ) Pn
克 隆 (3 ) C
成 熟 (4 ) C*
精选ppt
19
7.3.3 免疫算法与进化计算
免疫遗传算法
开始
G e n e ra tio n = 0 创建初始种群 计算个体的适应度
是否满足 结束条件
否 交叉
是 结束
变异
注射疫苗
免疫选择
重新复制出新的种群
G e n e ra tio n + 1
精选ppt
20
7.4 免疫算法的应用
识别与分类问题 优化问题 机器人学习与控制 数据挖掘
精选ppt
21
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
精选ppt
3
7.1.1 思想来源
免疫算法最先起源于1973-1976年间Jernel的三 篇关于免疫网络的文章，Jernel在文中提出了一 组基于免疫独特型的微分方程，这就是最早的免 疫系统。
算法分成两部分，第一步是初始化R，第二步监 视保护数据S。
精选ppt
15
7.3.1 负选择算法
初始化监测器R
生成随机串R0
自体串集合S
匹配
拒绝
把R0中不和S所有的串匹配的串放 入R集合，作为检测器
克隆选择
2
2
2
2
128
128
部分抗体
精选ppt
18
7.3.2 克隆选择算法
克隆选择流程图
(6 )
Nd
(5) 重 新 选 择
Pr
M
(1)
选 择 (2 ) Pn
克 隆 (3 ) C
成 熟 (4 ) C*
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7.3.3 免疫算法与进化计算
免疫遗传算法
开始
G e n e ra tio n = 0 创建初始种群 计算个体的适应度
是否满足 结束条件
否 交叉
是 结束
变异
注射疫苗
免疫选择
重新复制出新的种群
G e n e ra tio n + 1
精选ppt
20
7.4 免疫算法的应用
识别与分类问题 优化问题 机器人学习与控制 数据挖掘
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21
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精选ppt
3
7.1.1 思想来源
免疫算法最先起源于1973-1976年间Jernel的三 篇关于免疫网络的文章，Jernel在文中提出了一 组基于免疫独特型的微分方程，这就是最早的免 疫系统。
《人工免疫的探讨》课件
基因工程和免疫治疗
基因工程技术的发展为免疫治 疗带来了新的突破和可能。
免疫遗传学与个体化
通过基因测序等技术，实现个 体化免疫规划和治疗。
免疫学前沿研究
如肿瘤免疫、免疫调节和免疫 细胞治疗等的深入研究。
总结和展望
人工免疫作为免疫学的前沿领域，发展迅速，为疾病的防治提供了新的思路和方法。未来将进一步加深 对免疫机制的认识，实现个体化免疫治疗，使人类获得更健康、更美好的未来。
免疫的分类
包括先天免疫和后天免疫两种类型。
人工免疫的原理和方法
人工免疫实验
通过实验室研究，人工免疫主 要通过疫苗接种和免疫治疗等 方法实现。
抗原和抗体
人工免疫利用抗原激发机体产 生特异性抗体，进而增强免疫 力。
免疫检测技术
人工免疫致力于研发各种免疫 检测技术，应用于疾病诊断和 监测。
人工免疫的应用领发挥着重要作用，如疫苗接种和免疫屏障等。
2 肿瘤治疗
免疫治疗成为肿瘤治疗的新希望，如免疫检查点抑制剂和CAR-T细胞疗法等。
3 自身免疫疾病
人工免疫可用于调节免疫系统，治疗自身免疫性疾病，如类风湿性关节炎和系统性红斑 狼疮等。
人工免疫在疾病防治中的价值
1
预防与控制
通过免疫接种等手段，有效预防疾病的传播和流行。
2
提高免疫力
通过增强机体的免疫力，减少感染风险和疾病复发。
3
个体化治疗
根据个体的免疫特征，实施精准化治疗，提高疗效。
人工免疫的优势和局限性
优势
免疫接种简单方便，免疫治疗具有针对性和辅助作用。
局限性
免疫系统复杂、个体差异大，疫苗适应症和副作用需考虑。
当前研究和发展方向
《人工免疫的探讨》PPT 课件
《人工免疫算法》
《人工免疫算法》
人工免疫算法的基本思想是模拟生物免疫系统的功能，使用计算机模
拟生物免疫活动的过程，其主要有抗原学习、抗体学习、抗原鉴定和抗体
组合四个步骤组成，主要目的是模拟有效的免疫系统适应环境变化的能力，找出最优的解决方案。
人工免疫算法的基本结构包括发现、发现器和免疫反应三个组件。
发
现器是一种布尔判断函数，用来检测输入空间中的免疫反应。
发现器可以
是有限状态设备，也可以是高级算法，如基于粒子群优化，人工神经网络，遗传算法等。
免疫反应是实际的响应动作，可以是直接调整输入变量，也
可以是对数据进行分类和特征提取等。
人工免疫算法在实际应用中有很多优势，其中最重要的是其快速响应
和不受复杂约束的能力，可以快速解决非线性技术问题，适应性极强，可
以更好的应对环境变化。
免疫算法介绍PPT课件
离散和连续的优化问题。
应用领域
免疫算法在多个领域得到广泛应用，如组 合优化、机器学习、数据挖掘、电力系统、 生产调度等。
研究现状
目前，免疫算法的研究已经取得了一定的 成果，但仍存在一些挑战和问题，如算法 的收敛速度和稳定性等。
研究展望
理论完善
未来研究将进一步完善免疫 算法的理论基础，包括免疫 系统的数学模型、算法的收 敛性和稳定性分析等。
缺点分析
计算量大
参数设置复杂
免疫算法需要进行大量的迭代和计算，尤 其在处理大规模优化问题时，计算量会变 得非常大，导致算法的运行时间较长。
免疫算法涉及的参数较多，参数设置对算 法的性能影响较大，如果参数设置不当， 可能导致算法的性能下降甚至无法收敛。
对初始解敏感
适用性问题
免疫算法对初始解有较强的依赖性，如果 初始解的质量较差，可能会导致算法陷入 局部最优解或无法收敛。
新方法探索
跨领域应用
针对免疫算法的改进和变种， 未来研究将探索新的免疫算 法，如基于免疫遗传算法、 免疫粒子群算法等。
随着大数据、人工智能等技 术的快速发展，免疫算法有 望在更多领域得到应用，如 医疗诊断、金融风控等。
与其他算法融合
未来研究将探索免疫算法与 其他优化算法的融合，如混 合算法、协同进化等，以提 高算法的性能和适应性。
控制系统
优化控制系统的参数，提高系 统的性能和稳定性。
02
免疫算法的基本原理
生物免疫系统概述
生物免疫系统是生物体内一套复杂的防御机制，用于识别和清除外来物质，维持内 环境稳定。
免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成，具有高度的组织结构和功能分化。
免疫应答是免疫系统对外来抗原的识别、记忆和清除过程，分为非特异性免疫和特 异性免疫两类。
应用领域
免疫算法在多个领域得到广泛应用，如组 合优化、机器学习、数据挖掘、电力系统、 生产调度等。
研究现状
目前，免疫算法的研究已经取得了一定的 成果，但仍存在一些挑战和问题，如算法 的收敛速度和稳定性等。
研究展望
理论完善
未来研究将进一步完善免疫 算法的理论基础，包括免疫 系统的数学模型、算法的收 敛性和稳定性分析等。
缺点分析
计算量大
参数设置复杂
免疫算法需要进行大量的迭代和计算，尤 其在处理大规模优化问题时，计算量会变 得非常大，导致算法的运行时间较长。
免疫算法涉及的参数较多，参数设置对算 法的性能影响较大，如果参数设置不当， 可能导致算法的性能下降甚至无法收敛。
对初始解敏感
适用性问题
免疫算法对初始解有较强的依赖性，如果 初始解的质量较差，可能会导致算法陷入 局部最优解或无法收敛。
新方法探索
跨领域应用
针对免疫算法的改进和变种， 未来研究将探索新的免疫算 法，如基于免疫遗传算法、 免疫粒子群算法等。
随着大数据、人工智能等技 术的快速发展，免疫算法有 望在更多领域得到应用，如 医疗诊断、金融风控等。
与其他算法融合
未来研究将探索免疫算法与 其他优化算法的融合，如混 合算法、协同进化等，以提 高算法的性能和适应性。
控制系统
优化控制系统的参数，提高系 统的性能和稳定性。
02
免疫算法的基本原理
生物免疫系统概述
生物免疫系统是生物体内一套复杂的防御机制，用于识别和清除外来物质，维持内 环境稳定。
免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成，具有高度的组织结构和功能分化。
免疫应答是免疫系统对外来抗原的识别、记忆和清除过程，分为非特异性免疫和特 异性免疫两类。
人工免疫算法及其应用_谢克明
64具有免疫活性的细胞克隆每一克隆细胞都具有特异的功能与其相应抗原决定簇起反应的受体但处于未成熟阶段的反应细胞系因接触抗原而被清除则造成免疫耐受现已知大量未成熟自身反应性细胞在胸腺内因接触相应的自身抗原后发生程序性死亡而被清除这是维持自身耐受最有效的机制b763基于免疫系统的克隆选择理论提出了克隆选择算法这是一种模拟免疫系统的学习过程的进化算法克隆选择算法模拟这一过程进行优化算法流程如图所示b763一步将免疫网络理论和克隆选择算法相结合提出了人工免疫网络学习算法用于知识发现冗余数据挖掘自动分类并对算法的参数灵敏度特性进行了分析免疫进化算法进化计算作为一种有向随机搜索的优化算法已得到了广泛的应用与基本免疫算法相结合可构成免疫d进化算法已成为ef0研究和应用的成功领域之一文献8提出了集免疫机制和进化机制于一体的一种全局并行算法基于免疫策略的进化算法证明了算法的全局收并且给出了免疫疫苗的选取策略和免疫算子的构造方法并较好地解决了已有算法中出现的退化现象且收敛速度有显著提高文献8提出了一种具有免疫功能的遗传算法把待求解的问题对应为抗原问题的解对应为抗体在免疫算法中加入了遗传算子与遗传算法相比增加了抗原识别记忆功能和调节功能不降低遗传算法的鲁棒性而且兼顾了搜索速度
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基本免疫算法
基本免疫算法基于生物免疫系统基本机制 ! 模仿了人体的
免疫系统 - 基本免疫算法从体细胞理论和网络理论得到启发 !
作者简介 ! 谢克明 ! 教授 ! 博士生导师 ! 主要研究方向为智能信息处理 ! 智能控制理论及应用 ! 进化计算 ! 人工免疫系统等 -
计算机工程与应用 !""#$!"
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基本免疫算法
基本免疫算法基于生物免疫系统基本机制 ! 模仿了人体的
免疫系统 - 基本免疫算法从体细胞理论和网络理论得到启发 !
作者简介 ! 谢克明 ! 教授 ! 博士生导师 ! 主要研究方向为智能信息处理 ! 智能控制理论及应用 ! 进化计算 ! 人工免疫系统等 -
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人工免疫算法
4.3 亲和力和排斥力的计算
对于 TSP 问题， 可定义抗体 B 与抗原 G 之间的亲和力为
app ( B) TM要求 TM 大于任意抗体对应的旅行 线的长度； TB 为抗体 B 对应的旅行线路线的长度。可定义抗 体 B1 与抗体 B2 之间的排斥力为
（6）新抗体引入算子。若抗体群中的抗体失 去了多样性，则可以产生新的抗体替换掉 其中的一部分，以保持抗体群中抗体的多 样性。
定义 7 新抗体引入操作是当抗体群中有 k (k 1) 个抗体相
同时，对其中的 ( k 1) 个抗体以概率 pn (0 pn 1) 用新产生的抗 体替换。
3.人工免疫算法的收敛性分析
（2）字符串移位算子，可分为单个字符串移 位算子和多个字符串移位算子。
定 义 2 单 个 字 符 串 移 位 操 作 是 对 抗 体
， 随机取两个正整数 i ，j（ 1 i, j l ， i j） ， A=（c1，c2，c3，…，cl） 从 A 中取出一个字符子串 Al ， Al (ci，ci 1，…，c j 1，c j ) ，以一定 的概率 ps (0 ps 1) 依次往左（或往右）移动字符串 Al 中的各个 字符，最左（或最右）边的一个字符则移动到最右（或最左） 边的位置；多个字符串换位操作是预先确定一个正整数 us ， 随机取一个正整数 r (1 r us ) ，再在抗体 A 中随机取 r 个字符串 位移操作。
令 为长度为 l 的有序符号串（抗体） Si 的集合，则串空 间 包含
| | l !
（1）
个点。 令 为包含 n 个抗体的抗体群 i 的集合， 则抗体群空间 包含
| | (l !) n
（2）
个点。
定义 8 有
人工自动免疫课件
免疫治疗：人工自动免疫技术 可以用于免疫治疗和免疫调节
疾病预防：人工自动免疫技术 可以用于疾病的预防和控制
生物制药：人工自动免疫技术 可以用于生物制药和生物工程
人工自动免疫原理
免疫系统原理
1 免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成 2 免疫器官包括淋巴结、脾脏、胸腺等 3 免疫细胞包括T细胞、B细胞、NK细胞等 4 免疫分子包括抗体、补体、细胞因子等 5 免疫系统具有识别和清除病原体、肿瘤细胞等有害物质的功能 6 免疫系统通过特异性和非特异性免疫机制来保护机体免受病原体侵害
演讲人
人工自动 免疫课件
2023-12-06
目录
01. 人工自动免疫概述 02. 人工自动免疫原理
人工自动免疫概述
基本概念
人工自动免疫：通过 人工干预，使机体产 生免疫反应，抵抗病
原体入侵
免疫反应：机体对病 原体的识别、清除和
记忆过程
抗原：引起免疫反应 的物质，如病毒、细
菌等
抗体：由免疫系统产 生的，能够识别并中
免疫应答机制
1
抗原识别：免疫细胞识别并捕获抗原
2
抗原呈递：免疫细胞将抗原呈递给T细胞和B细胞
3
T细胞激活：T细胞识别抗原并激活，产生效应T细胞和记忆T细胞
B细胞激活：B细胞识别抗原并激活，产生效应B细胞和记忆B细胞
5
效应T细胞和B细胞产生：效应T细胞和B细胞产生，发挥免疫作用
6
免疫记忆：记忆T细胞和记忆B细胞保留，以便再次遇到相同抗原时快速反应
20世纪初，美国科学家Karl Landsteiner发现血型，为免疫 学研究奠定了基础
20世纪50年代，美国科学家 Jonas Salk和Albert Sabin分别 研制出了脊髓灰质炎疫苗和麻疹 疫苗，为人工自动免疫的发展做 出了巨大贡献
疾病预防：人工自动免疫技术 可以用于疾病的预防和控制
生物制药：人工自动免疫技术 可以用于生物制药和生物工程
人工自动免疫原理
免疫系统原理
1 免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成 2 免疫器官包括淋巴结、脾脏、胸腺等 3 免疫细胞包括T细胞、B细胞、NK细胞等 4 免疫分子包括抗体、补体、细胞因子等 5 免疫系统具有识别和清除病原体、肿瘤细胞等有害物质的功能 6 免疫系统通过特异性和非特异性免疫机制来保护机体免受病原体侵害
演讲人
人工自动 免疫课件
2023-12-06
目录
01. 人工自动免疫概述 02. 人工自动免疫原理
人工自动免疫概述
基本概念
人工自动免疫：通过 人工干预，使机体产 生免疫反应，抵抗病
原体入侵
免疫反应：机体对病 原体的识别、清除和
记忆过程
抗原：引起免疫反应 的物质，如病毒、细
菌等
抗体：由免疫系统产 生的，能够识别并中
免疫应答机制
1
抗原识别：免疫细胞识别并捕获抗原
2
抗原呈递：免疫细胞将抗原呈递给T细胞和B细胞
3
T细胞激活：T细胞识别抗原并激活，产生效应T细胞和记忆T细胞
B细胞激活：B细胞识别抗原并激活，产生效应B细胞和记忆B细胞
5
效应T细胞和B细胞产生：效应T细胞和B细胞产生，发挥免疫作用
6
免疫记忆：记忆T细胞和记忆B细胞保留，以便再次遇到相同抗原时快速反应
20世纪初，美国科学家Karl Landsteiner发现血型，为免疫 学研究奠定了基础
20世纪50年代，美国科学家 Jonas Salk和Albert Sabin分别 研制出了脊髓灰质炎疫苗和麻疹 疫苗，为人工自动免疫的发展做 出了巨大贡献
《人工免疫算法》课件
在机器学习应用中，人工免疫算法可以与其他机器学习算法结合使用，提高模型的 性能和泛化能力。
05
人工免疫算法的优缺点
优点
自适应性
鲁棒性
人工免疫算法能够根据环境变化自我调整 ，以适应不同的任务和问题。
由于其内在的抗干扰能力，即使在噪声或 异常数据存在的情况下，人工免疫算法也 能得出相对准确的结果。
全局搜索能力
人工免疫算法的基本步骤
初始化
随机生成一组抗体作为初始解。
评估
计算抗体的适应度值，即与抗原 的匹配程度。
选择
根据适应度值选择优秀的抗体进 行复制和变异。
终止条件
重复上述步骤直到满足终止条件 ，输出最优解。
更新
用新产生的抗体替换原有抗体， 形成新的解集。
变异
对选中的抗体进行变异操作，产 生新的抗体。
03
THANKS
感谢观看
人工免疫算法在函数优化中常用的策略包括抗体克隆选择、变异、交叉等，通过 不断迭代和优化，最终找到函数的极值点或最优解。
在组合优化问题中的应用
01
组合优化问题是指在一组对象中寻找最优解的问题，
如旅行商问题、背包问题、图着色问题等。
02
人工免疫算法在组合优化问题中能够利用其全局搜索
和记忆机制，快速找到问题的近似最优解或精确解。
精英交叉
将精英个体与其他个体进行交叉操作，产生 新的个体。
精英变异
对精英个体进行变异操作，产生新的个体。
04
人工免疫算法的应用实例
在函数优化中的应用
函数优化是寻找函数最小值或最大值的过程，人工免疫算法通过模拟生物免疫系 统的自适应和进化机制，能够高效地求解多峰值、非线性、全局优化等复杂函数 优化问题。
05
人工免疫算法的优缺点
优点
自适应性
鲁棒性
人工免疫算法能够根据环境变化自我调整 ，以适应不同的任务和问题。
由于其内在的抗干扰能力，即使在噪声或 异常数据存在的情况下，人工免疫算法也 能得出相对准确的结果。
全局搜索能力
人工免疫算法的基本步骤
初始化
随机生成一组抗体作为初始解。
评估
计算抗体的适应度值，即与抗原 的匹配程度。
选择
根据适应度值选择优秀的抗体进 行复制和变异。
终止条件
重复上述步骤直到满足终止条件 ，输出最优解。
更新
用新产生的抗体替换原有抗体， 形成新的解集。
变异
对选中的抗体进行变异操作，产 生新的抗体。
03
THANKS
感谢观看
人工免疫算法在函数优化中常用的策略包括抗体克隆选择、变异、交叉等，通过 不断迭代和优化，最终找到函数的极值点或最优解。
在组合优化问题中的应用
01
组合优化问题是指在一组对象中寻找最优解的问题，
如旅行商问题、背包问题、图着色问题等。
02
人工免疫算法在组合优化问题中能够利用其全局搜索
和记忆机制，快速找到问题的近似最优解或精确解。
精英交叉
将精英个体与其他个体进行交叉操作，产生 新的个体。
精英变异
对精英个体进行变异操作，产生新的个体。
04
人工免疫算法的应用实例
在函数优化中的应用
函数优化是寻找函数最小值或最大值的过程，人工免疫算法通过模拟生物免疫系 统的自适应和进化机制，能够高效地求解多峰值、非线性、全局优化等复杂函数 优化问题。
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国际研究
• 1996年，日本，基于免疫性系统的国 际专题讨论会，提出并确认人工免疫 系统（AIS）的概念；
• 1997年，IEEE的SMC组织专门成立 了人工免疫系统及应用的分会组织；
• 目前，几乎所有有关人工智能领域的 学术会议都收录精品AppIt S方面的论文。 8
免疫进化算法的研究
精品ppt
每一个待求的实际问题都会有自身一些基本
的、显而易见的特征信息或知识。然而进化
算法中的交叉和变异算子在求解问题时，操
作的可变程度较小。精品ppt
15
基本概念
染色体
表示待求问题的解的形式的一种数据结构。
基因
构成染色体的最基本的数据单位。
个体
具有某类染色体结构的一种特例。
精品ppt
16
基本概念
免疫系统的主要特点
免疫识别 免疫应答 免疫耐受 免疫记忆
免疫调节
精品ppt
13
算法研究
方法： 生物学概念与理论
工程计算方法
精品ppt
14
进化＋免疫
传统进化算法是在一定发生概率的条件下， 随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在 为群体中的个体提供了进化机会的同时，也 无可避免地产生了退化的可能。
大多数待求问题有可以利用的先验知识或特征信息， 故可以利用这些信息来抑制进化过程中的退化现象；
生物免疫理论为改进原有算法的性能，建立集进化 与免疫机制于一体的新型全局并行算法奠定了基础。
精品ppt
3
人工智能信息处理 系统的研究
• 脑神经系统（神经网络）； • 遗传系统（进化计算）； • 免疫系统（人工免疫系统）。
抗原
所有可能错误的基因，即非最佳个体的基因。
疫苗
根据进化环境或待求问题的先验知识，所得 到的对最佳个体基因的估计。
抗体
根据疫苗修正某个个体的基因所得到的新个
体。
精品ppt
17
免疫思想的实现 免疫算子
免疫算子有两种类型：
全免疫
非特异性免疫
目标免疫
特异性免疫
即：群体中的每个个体在进化算子作用后，对其 每一环节都进行一次免疫操作的免疫类型；
精品ppt
6
AIS的研究现状之二
免疫学习算法
• 反面选择算法（Forrest）；
• 免疫学习算法（Hunt&Cooke）；
• 免疫遗传算法（Chun）；
• 免疫Agent算法（Ishida）；
• 免疫网络调节算法（Wang&Cao）；
• 免疫进化算法（Jiao&Wang）.
精品ppt
7
AIS的研究现状之三
精品ppt
19
免疫算子了 提 高 适 应 度
The Immune operator
算法中的免疫思想主要是在合理提取疫苗 的基础上，通过免疫算子来实现的；
免疫算子由 接种疫苗 和 免疫选择 两个操 作完成的。
为了提高个体
为了防止群体
的适应度。
的退化。
精品ppt
20
免疫算子 之 接种疫苗
设个体x，给其接种疫苗是指按照先验知 识来修改x的某些基因位上的基因或其分量， 使所得个体以较大的概率具有更高的适应度。 疫苗 是从先验知识中提炼出来的，它所含的 信息量及其准确性对算法性能的发挥起着重 要的作用。
(
xi
)
测而没有退火选择。
e
Tk
精品ppt
i1
22
体系结构
• 免疫算法 • 免疫规划 • 免疫策略
精品ppt
23
免疫算法
Immune Algorithm---IA
• 随机产生初始父代种群A1 ，根据先验知识抽取疫苗；
• 生物免疫系统是通过自我识别、相互刺激与制约而 构成了一个 动态平衡的网络结构 。
精品ppt
10
免疫生物学的基本概念
抗原
是指能够刺激和诱导机体的免疫系统使其产生 免疫应答，并能与相应的免疫应答产物在体内 或体外发生特异性反应的物质。
抗体
是指免疫系统受抗原刺激后，免疫细胞转化为
浆细胞并产生能与抗原发生特异性结合的免疫
球蛋白，该免疫球蛋白精品即ppt为抗体。
11
免疫系统的主要功能
免疫防御 即机体防御病原微生物的感染；
免疫（自身）稳定 即机体通过免疫功能经常消除那些损伤和衰老 的细胞以维持机体的生理平衡；
免疫监视 即机体通过免疫功能防止或消除体内细胞在新 陈代谢过程中发生突变精品的ppt和异常的细胞。 12
免疫进化理论的研究
精品ppt
1
主要内容
研究背景与现状； 免疫进化算法； 免疫神经网络；
精品ppt
2
研究背景
在生物科学领域，人们对进化、遗传和免疫等自然 现象已经进行了广泛而深入的研究 ；
进化算法是建立在模仿生物遗传与自然选择基础上 的一种并行优化算法，其性能优异、应用广泛；
进化算子在为每个个体提供了进化机会的同时，也 无可避免地产生了退化的可能；
即：在进行了进化操作后，经过一定的判断，个 体仅在作用点处发生免疫反应的一种类型。
精品ppt
18
免疫操作的基本过程
首先，对待求求问题进行具体分析，从中提取
出 最基本的特征信息；
其次，对此特征信息进行处理，以将其转化为
求解问题的一种方案；
最后，将此方案以适当的形式转化成 免疫算子
以实施具体的操作。
精品ppt
21
免疫算子 之 免疫检测
这一操作一般分两步完成：第一步是 免疫
检测 ，即对接种了疫苗的个体进行检测，若其
适应度仍不如父代，则该个体将被父代中所对应
的个体所取代；第二步是 退火选择 ，即在目前
的子代群体中以右边所示概率
f ( xi )
选择个体进入新的父代群体。P
在免疫策略中，仅有免疫检
9
生物免疫的启示
• 在生物自然界中，免疫现象普遍存在，并对物种的 生存与繁衍 发挥着重要的作用；
• 生物的免疫功能主要是由参与免疫反应的细胞或由 其构成的器官来完成的；
• 生物免疫主要有两种类型： 特异性免疫（Specific Immunity）， 非特异性免疫反应（Nonspecific Immunity）；
Artificial Immune System－AIS
精品ppt
4
AIS的研究历史
一门新兴的研究领域。
• Farmer等人在1986年首先在工程领 域提出免疫概念；
• Varela等人受免疫网络学说的启发， 提出并进而完善免疫网络模型。
精品ppt
5
AIS的研究现状之一
人工免疫网络模型
• 独特型免疫网络（Jerne）； • 互联耦合免疫网络（Ishiguro）； • 免疫反应网络（Mitsumoto）； • 对称网络（Hoffmann）； • 多值免疫网络（Tang）.
• 1996年，日本，基于免疫性系统的国 际专题讨论会，提出并确认人工免疫 系统（AIS）的概念；
• 1997年，IEEE的SMC组织专门成立 了人工免疫系统及应用的分会组织；
• 目前，几乎所有有关人工智能领域的 学术会议都收录精品AppIt S方面的论文。 8
免疫进化算法的研究
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每一个待求的实际问题都会有自身一些基本
的、显而易见的特征信息或知识。然而进化
算法中的交叉和变异算子在求解问题时，操
作的可变程度较小。精品ppt
15
基本概念
染色体
表示待求问题的解的形式的一种数据结构。
基因
构成染色体的最基本的数据单位。
个体
具有某类染色体结构的一种特例。
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16
基本概念
免疫系统的主要特点
免疫识别 免疫应答 免疫耐受 免疫记忆
免疫调节
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13
算法研究
方法： 生物学概念与理论
工程计算方法
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14
进化＋免疫
传统进化算法是在一定发生概率的条件下， 随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在 为群体中的个体提供了进化机会的同时，也 无可避免地产生了退化的可能。
大多数待求问题有可以利用的先验知识或特征信息， 故可以利用这些信息来抑制进化过程中的退化现象；
生物免疫理论为改进原有算法的性能，建立集进化 与免疫机制于一体的新型全局并行算法奠定了基础。
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3
人工智能信息处理 系统的研究
• 脑神经系统（神经网络）； • 遗传系统（进化计算）； • 免疫系统（人工免疫系统）。
抗原
所有可能错误的基因，即非最佳个体的基因。
疫苗
根据进化环境或待求问题的先验知识，所得 到的对最佳个体基因的估计。
抗体
根据疫苗修正某个个体的基因所得到的新个
体。
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免疫思想的实现 免疫算子
免疫算子有两种类型：
全免疫
非特异性免疫
目标免疫
特异性免疫
即：群体中的每个个体在进化算子作用后，对其 每一环节都进行一次免疫操作的免疫类型；
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6
AIS的研究现状之二
免疫学习算法
• 反面选择算法（Forrest）；
• 免疫学习算法（Hunt&Cooke）；
• 免疫遗传算法（Chun）；
• 免疫Agent算法（Ishida）；
• 免疫网络调节算法（Wang&Cao）；
• 免疫进化算法（Jiao&Wang）.
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7
AIS的研究现状之三
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免疫算子了 提 高 适 应 度
The Immune operator
算法中的免疫思想主要是在合理提取疫苗 的基础上，通过免疫算子来实现的；
免疫算子由 接种疫苗 和 免疫选择 两个操 作完成的。
为了提高个体
为了防止群体
的适应度。
的退化。
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免疫算子 之 接种疫苗
设个体x，给其接种疫苗是指按照先验知 识来修改x的某些基因位上的基因或其分量， 使所得个体以较大的概率具有更高的适应度。 疫苗 是从先验知识中提炼出来的，它所含的 信息量及其准确性对算法性能的发挥起着重 要的作用。
(
xi
)
测而没有退火选择。
e
Tk
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i1
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体系结构
• 免疫算法 • 免疫规划 • 免疫策略
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免疫算法
Immune Algorithm---IA
• 随机产生初始父代种群A1 ，根据先验知识抽取疫苗；
• 生物免疫系统是通过自我识别、相互刺激与制约而 构成了一个 动态平衡的网络结构 。
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免疫生物学的基本概念
抗原
是指能够刺激和诱导机体的免疫系统使其产生 免疫应答，并能与相应的免疫应答产物在体内 或体外发生特异性反应的物质。
抗体
是指免疫系统受抗原刺激后，免疫细胞转化为
浆细胞并产生能与抗原发生特异性结合的免疫
球蛋白，该免疫球蛋白精品即ppt为抗体。
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免疫系统的主要功能
免疫防御 即机体防御病原微生物的感染；
免疫（自身）稳定 即机体通过免疫功能经常消除那些损伤和衰老 的细胞以维持机体的生理平衡；
免疫监视 即机体通过免疫功能防止或消除体内细胞在新 陈代谢过程中发生突变精品的ppt和异常的细胞。 12
免疫进化理论的研究
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1
主要内容
研究背景与现状； 免疫进化算法； 免疫神经网络；
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2
研究背景
在生物科学领域，人们对进化、遗传和免疫等自然 现象已经进行了广泛而深入的研究 ；
进化算法是建立在模仿生物遗传与自然选择基础上 的一种并行优化算法，其性能优异、应用广泛；
进化算子在为每个个体提供了进化机会的同时，也 无可避免地产生了退化的可能；
即：在进行了进化操作后，经过一定的判断，个 体仅在作用点处发生免疫反应的一种类型。
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免疫操作的基本过程
首先，对待求求问题进行具体分析，从中提取
出 最基本的特征信息；
其次，对此特征信息进行处理，以将其转化为
求解问题的一种方案；
最后，将此方案以适当的形式转化成 免疫算子
以实施具体的操作。
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免疫算子 之 免疫检测
这一操作一般分两步完成：第一步是 免疫
检测 ，即对接种了疫苗的个体进行检测，若其
适应度仍不如父代，则该个体将被父代中所对应
的个体所取代；第二步是 退火选择 ，即在目前
的子代群体中以右边所示概率
f ( xi )
选择个体进入新的父代群体。P
在免疫策略中，仅有免疫检
9
生物免疫的启示
• 在生物自然界中，免疫现象普遍存在，并对物种的 生存与繁衍 发挥着重要的作用；
• 生物的免疫功能主要是由参与免疫反应的细胞或由 其构成的器官来完成的；
• 生物免疫主要有两种类型： 特异性免疫（Specific Immunity）， 非特异性免疫反应（Nonspecific Immunity）；
Artificial Immune System－AIS
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4
AIS的研究历史
一门新兴的研究领域。
• Farmer等人在1986年首先在工程领 域提出免疫概念；
• Varela等人受免疫网络学说的启发， 提出并进而完善免疫网络模型。
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5
AIS的研究现状之一
人工免疫网络模型
• 独特型免疫网络（Jerne）； • 互联耦合免疫网络（Ishiguro）； • 免疫反应网络（Mitsumoto）； • 对称网络（Hoffmann）； • 多值免疫网络（Tang）.