基于Agent的免疫系統(tǒng)模型研究.pdf

1、20世紀90年代，隨著生物學的進步，人們對生物系統(tǒng)的認識不斷深入，越來越多的計算機學家和工程師們認識到生物系統(tǒng)完全可以作為解決更多復雜問題的重要手段，因此人們對研究生物系統(tǒng)的熱情也不斷高漲。而免疫系統(tǒng)作為人體四大信息系統(tǒng)之一也越來越受到計算機學家的青睞。通過生物學、免疫學、計算機學等多學科專家的共同努力和合作研究，人民對免疫系統(tǒng)的了解已經達到一定的水平。
　　免疫系統(tǒng)的許多機制，比如自己-非己分子的區(qū)分、故障耐受、對外界干擾的魯棒

2、性等等都已開發(fā)應用在工程領域。但總的來說人們對免疫系統(tǒng)的認識仍然是不夠的，甚至當前的眾多免疫系統(tǒng)理論也不能保證都是正確無誤的。所以，我們在研究免疫系統(tǒng)的過程中，一方面要努力去發(fā)現(xiàn)新的免疫現(xiàn)象和機制，另一方面還要對存在爭議的一些現(xiàn)有免疫學理論進行驗證。以現(xiàn)有的免疫學理論為基礎，利用計算機對免疫系統(tǒng)進行建模和仿真，我們可以對存在爭議的免疫學理論進行驗證和反思。這既有一定的可行性又有一定的應用價值。
　　眾所周知，免疫系統(tǒng)主要通過免疫細

3、胞的協(xié)同作用來完成免疫功能。這和多Agent系統(tǒng)通過每個Agent合作完成系統(tǒng)的整體目標存在一定的相似性。因此，本文基于Agent的思想，通過為參與免疫的每種細胞定義一個相對應的Agent，最終建立一個多Agent系統(tǒng)來模擬仿真人體的免疫系統(tǒng)，并對仿真模型及仿真結果進行研究和分析。
　　因為免疫系統(tǒng)的復雜性，為了能夠更準確的理解系統(tǒng)以便精確定義仿真中的Agent，本文先對免疫系統(tǒng)進行分析和需求建模。本文利用UML統(tǒng)一建模語言繪制出

4、系統(tǒng)的結構圖、類圖、順序圖等，通過這些圖來我們可以詳細了解免疫系統(tǒng)的靜態(tài)結構模型和動態(tài)行為模型。同時，為了確保模型的正確性和無歧義性，本文創(chuàng)造性的引入形式化B方法，將建立好的UML系統(tǒng)圖轉化成B機器，通過B機器的嚴格證明來確保模型的準確性。
　　構建多Agent系統(tǒng)的關鍵是定義Agent以及不同Agent間的作用規(guī)則。免疫系統(tǒng)中包含的細胞和分子種類繁多，他們之間的相互作用更是多種多樣。完全真實的仿真出免疫系統(tǒng)所有細節(jié)是不可能的，也

5、是沒有必要的。本文選擇其中最具代表性的幾種細胞，并定義與之相對應的Agent，然后通過為Agent預定義規(guī)則和行為來模擬這些細胞。并通過二進制串模式匹配的方式來模擬免疫識別的過程。
　　最后本文采用Java程序語言將設計的多Agent免疫系統(tǒng)轉化為可執(zhí)行的計算機程序，并將流感病毒的相關參數設定到本系統(tǒng)中。在系統(tǒng)運行后將仿真得到的結果與生物學上的實驗結果進行比較，驗證了仿真系統(tǒng)的合理性。同時用待定系數法對系統(tǒng)中的一些關鍵參數進行了討