基于人工智能整合的人工免疫內(nèi)分泌模型及算法.pdf

1、近年來，受生物機(jī)理啟發(fā)的信息處理系統(tǒng)已成為人工智能領(lǐng)域研究的重要內(nèi)容。生物免疫系統(tǒng)因其具有記憶、并行及自適應(yīng)等高智能特性，發(fā)展基于生物免疫系統(tǒng)的智能算法及其工程應(yīng)用已成為當(dāng)前的熱點(diǎn)研究，而作為生物體三大調(diào)節(jié)系統(tǒng)之一的內(nèi)分泌系統(tǒng)也蘊(yùn)含著豐富的信息處理機(jī)制。本文旨在借鑒生物動(dòng)態(tài)平衡原理、免疫記憶及識(shí)別原理、激素調(diào)節(jié)機(jī)理等研究了基于人工智能整合的人工免疫內(nèi)分泌算法，研究內(nèi)容主要包括：
　　一、基于生物動(dòng)態(tài)平衡機(jī)理，提出了一種人工智能整合

2、的思路。通過深入分析生物三大調(diào)節(jié)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)平衡機(jī)理，聯(lián)系三大系統(tǒng)間相互聯(lián)系及其信息分子、信息存儲(chǔ)及記憶、正負(fù)反饋調(diào)節(jié)等機(jī)制，提出人工智能整合的思想和簡單模型，為開發(fā)智能算法及其工程應(yīng)用提供一種新的研究思路。
　　二、基于免疫應(yīng)答原理和內(nèi)分泌調(diào)節(jié)機(jī)理，提出了一種新的免疫內(nèi)分泌算法。借鑒激素對免疫系統(tǒng)的調(diào)節(jié)機(jī)理，引入抗體濃度和激素濃度的概念，采用個(gè)體適應(yīng)度的矢量距來定量描述抗體濃度，以激素濃度和個(gè)體適應(yīng)度來共同驅(qū)動(dòng)種群的進(jìn)化過程，用以

3、保證算法快速收斂和有效避免早熟。
　　三、人工免疫內(nèi)分泌系統(tǒng)的算法研究。通過若干典型測試函數(shù)對本算法進(jìn)行了性能測試，結(jié)果顯示其有快速的全局搜索性能。另外通過求解31城市的CTSP組合優(yōu)化問題，顯示出本算法在求解組合優(yōu)化中也具有較好的快速性和全局收斂性。
　　四、基于生物內(nèi)分泌系統(tǒng)的激素調(diào)節(jié)機(jī)理，提出了一種全新的人工激素調(diào)節(jié)模型。通過對激素作用特點(diǎn)及調(diào)節(jié)機(jī)理的深入分析，從分子動(dòng)力學(xué)的角度模擬內(nèi)分泌腺體分泌激素進(jìn)行調(diào)節(jié)的各個(gè)階段