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智能控制理论和方法(第二版)第8章人工免疫算法及其在智能控制中的应用.ppt


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第8章人工免疫算法及其在智能控制中的应用
引言
人工免疫系统与基本免疫算法简介
基于生发中心反应的全局优化算法
人工免疫网络算法()
引言 自然免疫系统的组成 自然免疫系统是由分子、细胞、组织和器官组成的一个有机联合体。它是一个多层次的防御系统,主要有物理屏障层(皮肤、粘膜等)、生理屏障层(泪液、唾液、胃酸和汗液等)、先天免疫和适应性免疫系统。 通常,免疫系统主要是由参与适应性免疫响应的器官、组织、细胞和免疫活性介质组成的。[5]。
自然免疫系统的机理 先天免疫系统为人类提供了第一道能抵抗和消灭入侵病原体的防卫。它主要包括皮肤、粘膜和屏障结构的屏障作用(外部的)以及某些具有杀菌和吞噬作用的免疫细胞(如粒细胞、单核巨噬细胞)等。 在人类的生存环境中,某些病原体能突破人的先天免疫系统防线,在人体内生长繁殖,引起感染,此时机体会经历同某一种病原体(抗原)斗争(识别与杀灭)的过程。这一过程称为适应性免疫。参与适应性免疫的细胞有多种,主要有免疫细胞(T细胞、B细胞等)及它们相互作用后产生的特异性免疫效应物质(又称为淋巴免疫球蛋白)。抗体的一种主要形式是依附于B细胞表面的膜结合形态。抗体与细胞膜结合后形成的复合体也称B细胞受体()。抗体是Y形状的一种感受器分子,生在B细胞的表面,其主要作用是通过互补配合,识别抗原,并与抗原粘合。抗原被抗体所识别的部位叫表位,又称抗原决定簇。一个抗原可以与多个抗体相粘合()。抗原和抗体之间的匹配程度称为它们之间的亲和度。
B细胞受体或者抗体的结构
一个抗原和多个抗体粘合
在适应性免疫系统中,抗原一旦进入机体,抗原分子中的抗原表位就被T和B细胞识别,从而诱导产生免疫细胞活化、适应性地识别特异抗原、分化和响应过程。此一系列过程被称为免疫响应。过程中生产的免疫细胞具有记忆特性,当下一次再遇同一特异抗原时能产生更快的响应。。
免疫响应多阶段过程图示
人工免疫系统与基本免疫算法简介 人工免疫系统定义 人工免疫系统(AIS)的定义最早由H. Sidburg等人在1990年提出[4]。人工免疫系统有几种不同的定义。De Castro和Timmis概括了几种定义后,将AIS定义[4]为: “人工免疫系统是受理论免疫学和所观察到的免疫功能、原理和模型启发的自适应系统,被应用于复杂问题领域。”这种人工免疫系统的定义,重点在于将自然免疫系统中所获取的现象作为隐喻,用于计算问题,属于生物学推动的计算。在某些文献中,也有把人工免疫系统叫做免疫学计算、计算免疫学或基于免疫的系统等。
基本的人工免疫算法 基本的人工免疫算法是按照自然免疫系统对病原体的检测、识别、克隆选择、超变异、免疫记忆等原理进行设计的。算法一开始随机地初始化抗体群(相当于随机列出求解问题的候选解)。接着,辨识抗原,计算抗体群中抗体同抗原的亲和度。根据亲和度对抗体进行克隆选择,然后得到新的群体。由于新群体一般是亲和度高的抗体,它们被优先克隆,以继承上一代的优良特性,并记忆、存储。如此反复迭代,直至满足终止条件。。

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  • 时间2018-04-23