人工免疫算法-

免疫进化理论的研究主要内容研究背景与现状；免疫进化算法；免疫神经网络；计算机免疫安全系统的探索。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；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。ArtificialImmuneSystem－AIS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）。一门新兴的研究领域。AIS的研究历史•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。人工免疫网络模型AIS的研究现状之一•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）.免疫学习算法AIS的研究现状之二•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）.国际研究AIS的研究现状之三•2019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；•2019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AIS方面的论文。AIS的应用自动控制故障诊断模式识别图象识别优化设计机器学习网络安全AIS在控制领域中的应用•PID型免疫反馈控制器（Takahashi）；•机器人控制（Mitsumoto,Ishiguro,Lee）；•控制系统的设计（Ishida）；•复杂动态行为建模和自适应控制（Kumak）；•倒摆的控制（Bersini）。AIS在故障诊断中的应用•基于相关识别特性的免疫网络模型用于故障诊断的方法（Ishida）；•通过构造大规模独特型免疫网络来建立用于在线服务的故障诊断系统（Ishiguru）。AIS在模式识别中的应用Hunt等人开发了一种具有学习能力的人工免疫系统并用于模式识别。AIS在联想记忆中的应用Gilbert等人采用免疫网络模型设计了一种内容可访的自动联想记忆系统并用于图像识别。AIS在优化设计中的应用•永磁同步电动机的参数修正的优化设计；•电磁设备的外形优化；•VLSI印刷线路板的布线优化设计；•函数测试；•旅行商问题的求解；•约束搜索优化问题和多判据设计问题；AIS在网络安全的应用•数据检测（Forrest）；•病毒检测（Kephart）；•UNIX过程监控（Forrest）。国际研究新动向之一以开发新型的智能系统方法为背景，研究基于生物免疫系统机理的智能系统理论和技术，同时将AIS与模糊系统、神经网络和遗传算法等软计算技术进行集成，并给出其应用方法。国际研究新动向之二基于最新发展的免疫网络学说进一步建立并完善模糊、神经和其它一些专有类型的人工免疫网络模型及其应用方法。国际研究新动向之三将人工免疫系统与遗传系统的机理相互结合，并归纳出各种免疫学习算法。比如：免疫系统的多样性遗传机理和细胞选择机理可用于改善原遗传算法中对局部搜索问题不是很有效的情况；独特型网络机理可用于免疫系统中的遗传部分以避免系统出现早熟现象；发展用于处理受约束的遗传搜索和多准则问题的免疫学习算法等。国际研究新动向之四基于免疫反馈和学习机理，设计自调整、自组织和自学习的免疫反馈控制器。展开对基于免疫反馈机理的控制系统的设计方法和应用研究，这有可能成为工程领域中种新型的智能控制系统，具有重要的理论意义与广泛的应用前景。国际研究新动向之五进一步研究基于免疫系统机理的分布式自治系统。分布式免疫自治系统在智能计算、系统科学和经济领域将会有广阔的应用前景。国际研究新动向之六发展基于DNA编码的人工免疫系统以及基于DNA计算的免疫算法。尝试将DNA计算模型引入人工免疫系统中，研究一种基于DNA计算与AIS相结合的，有较强抗干扰能力和稳定性能的智能系统。国际研究新动向之七近年来有学者已开始研究B细胞—抗体网络的振荡、混浊和稳态等非线性特性[61]，不过其工作才刚刚开始。人们应进一步借助非线性的研究方法来研究免疫系统的非线性行为，拓宽非线性科学的研究范围。国际研究新动向之八进一步发展AIS在科学和工程上的应用，并研制实际产品，如研制在复杂系统的协调控制、故障检测和诊断、机器监控、签名确认、噪声检测、计算机与网络数据的安全性、图像与模式识别等方面的实际产品。免疫进化算法的研究第一部分生物免疫的启示•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（SpecificImmunity），非特异性免疫反应（NonspecificImmunity）；•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。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，该免疫球蛋白即为抗体。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的和异常的细胞。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免疫调节算法研究生物学概念与理论方法：工程计算方法进化＋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。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。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。基本概念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。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免疫思想的实现免疫算子即：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；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。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。免疫算子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。TheImmuneoperator为了防止群体的退化。为了提高个体的适应度。了提高适应度设个体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。免疫算子接种疫苗之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免疫算子免疫检测之PxeeifxTfxTinikik()()()10选择个体进入新的父代群体。在免疫策略中，仅有免疫检测而没有退火选择。体系结构•免疫算法•免疫规划•免疫策略免疫算法•随机产生初始父代种群A1，根据先验知识抽取疫苗；•若当前群体中包含最佳个体，则算法停止运行并输出结果；否则，继续；•对当前第k代父本种群Ak进行交叉操作，得到种群Bk；•对Bk进行变异操作，得到种群Ck；•对Ck进行接种疫苗操作，得到种群Dk；•对Dk进行免疫选择操作，得到新一代父本Ak+1，转至第二步。ImmuneAlgorithm---IA免疫算法的收敛性ABCDAkkkkk交叉变异接种疫苗免疫选择1状态转移过程示意图：定理：免疫算法是收敛的。定义：如果对于任意的初始分布均有则称算法收敛。lim{}*kkisSPAi1•初始化：首先，根据要求确定解的精度；其次，随机产生N个个体，并由此构成初始的父代种群A0；•根据先验知识抽取疫苗H；•计算当前种群Ak的个体适应度，并进行停机条件的判断。若条件满足，则停止运行并输出结果；否则继续；•对当前的父代群体Ak进行变异操作，生成子代群体Bk；•对群体Bk进行接种疫苗操作，得到种群Ck；•对群体Ck进行免疫选择操作，得到新一代父本Ak+1，并转至第三步。免疫规划ImmuneProgramming---IP免疫规划的收敛性状态转移过程示意图：定理：免疫规划是收敛的。定义：如果对于任意的初始分布均有则称算法收敛。ABCAkkkk高斯变异接种疫苗免疫选择1lim{}*kkisXPAi1免疫策略•根据要求确定解的精度，再根据先验知识抽取疫苗H；•随机产生个个体作为初始的父本群体；•交叉：产生由父代和子代构成的规模为2的中间群体；•变异：对每一个个体进行变异将得到一个新的个体；•免疫：首先按照对问题的先验知识修改个体(x,)的某些分量；然后对群体中注射了疫苗的个体进行检测；•选择：从规模为2的群体中按适应度的大小取出前个个体作为新一代父本的群体；•停机条件检测。ImmuneStrategy---IS免疫策略的收敛性状态转移过程示意图：定理：免疫策略是收敛的。定义：如果对于任意的初始分布均有则称算法收敛。ABCDAkkkkk交叉变异免疫选择1lim{}*kkisXPAi1免疫算子的机理在免疫选择作用下，若疫苗使抗体适应度得到提高，且高于当前群体的平均适应度，则疫苗所对应的模式将在群体中呈指数级扩散；否则，它将被遏制或呈指数级衰减。定理：Begin:抽取疫苗：分析待求问题，搜集特征信息；依据特征信息估计特定基因位上的模式:；k=0andj=0；while(Conditions=True)if{PV}=True,thenj=j+1；i=0；for(i≤n)接种疫苗：；免疫检验：if,then;else；i=i+1；退火选择：；k=k+1；End免疫算子的执行算法Hhjmj{,,,}12aVahHkiPkijI,{}{,}aaHkiki,1aakiki1aakiHki,aakiHki,ASAkk1()具体分析待求问题，搜集特征信息。免疫疫苗的选取方法通用方法之一以TSP问题为例，通过具体分析可以得出相邻两两城市之间的最短路径即为求解该问题时可以利用的一种疫苗。TSP问题的描述TSP问题是旅行商问题的简称。即一个商人从某一城市出发，要遍历所有目标城市，其中每个城市必须而且只须访问一次。所要研究的问题是在所有可能的路径中寻找一条路程最短的路线。该问题是一个典型的NP问题，即随着规模的增加，可行解的数目将做指数级增长。TSP问题的分析Nj