人工免疫算法（Immune Algorithm）是一種基于生物學(xué)免疫原理的群智能搜索算法，它采用生成加檢測的迭代過程，旨在解決復(fù)雜的優(yōu)化問題。
歷史沿革
人工免疫算法的發(fā)展源于對生命科學(xué)領(lǐng)域的研究，尤其是遺傳學(xué)和免疫學(xué)。20世紀(jì)60年代，Bagley和Rosenberg等科學(xué)家開始嘗試將遺傳學(xué)理論應(yīng)用于工程科學(xué)領(lǐng)域，并取得了顯著成效。80年代中期，Hollan教授對先前的工作進(jìn)行了總結(jié)和推廣，形成了現(xiàn)代意義下的遺傳算法（Genetic Algorithm）。與此同時，F(xiàn)armer和Bersini等人也開始探索免疫概念的應(yīng)用。隨著人們對生物智能的理解加深，研究人員試圖將免疫概念融入現(xiàn)有的智能算法中，以增強(qiáng)算法的性能。在這種背景下，人工免疫算法應(yīng)運(yùn)而生。
相關(guān)概念
抗原
在生命科學(xué)中，抗原是指能夠引起免疫系統(tǒng)產(chǎn)生特定免疫應(yīng)答的物質(zhì)。在人工免疫算法中，抗原則代表那些不是最優(yōu)解的基因。
抗體
抗體是在免疫系統(tǒng)受到抗原刺激后，由免疫細(xì)胞轉(zhuǎn)化而成的免疫球蛋白。在人工免疫算法中，抗體則是通過新型冠狀病毒疫苗修正個體基因后所得的新個體。
免疫疫苗
免疫疫苗是對最佳個體基因的估計(jì)，它是根據(jù)進(jìn)化環(huán)境或待求問題得出的信息。
免疫算子
免疫算子分為全免疫和目標(biāo)免疫兩類，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。全免疫適用于個體進(jìn)化的早期階段，而目標(biāo)免疫則貫穿整個進(jìn)化過程。
免疫調(diào)節(jié)
免疫調(diào)節(jié)指的是在免疫反應(yīng)過程中，抗體的產(chǎn)生會降低抗原對免疫細(xì)胞的刺激，從而抑制抗體的分化和增殖，保持免疫系統(tǒng)的平衡。
免疫記憶
免疫記憶是指免疫系統(tǒng)將已知的抗體作為記憶細(xì)胞保存，以便快速應(yīng)對同類抗原的再次入侵。
抗原識別
抗原識別是通過抗原表面的表位與抗體分子表面的對位的化學(xué)基配對實(shí)現(xiàn)的，這個過程也是一種對抗原的學(xué)習(xí)過程。
算法流程
1. 隨機(jī)生成初始父代種群A1，并提取先驗(yàn)知識中的新型冠狀病毒疫苗；
2. 如果當(dāng)前群體包含最佳個體，則結(jié)束算法并輸出結(jié)果；否則，繼續(xù)執(zhí)行下一步；
3. 對當(dāng)前第k代父本種群Ak進(jìn)行交叉操作，得到種群Bk；
4. 對Bk進(jìn)行變異操作，得到種群Ck；
5. 對Ck進(jìn)行接種疫苗操作，得到種群Dk；
6. 對Dk進(jìn)行免疫選擇操作，得到新一代父本Ak+1，然后返回步驟2。
參考資料 >
免疫算法.清華大學(xué)出版社.2024-11-01
免疫算法(Immune Algorithm，IA).博客園.2024-11-01
免疫算法小結(jié)及算法實(shí)例（附Matlab代碼）.CSDN.2024-11-01