人工免疫機制若干問題的研究.pdf

1、生物免疫系統(tǒng)是一個復雜的、高度并行的、自適應信息處理系統(tǒng)，由于它具有多樣性、分布性、動態(tài)性和魯棒性等特性，引起了科學界的廣泛關(guān)注。人工免疫系統(tǒng)是基于生物免疫系統(tǒng)抽象出的一種用于解決復雜問題的計算系統(tǒng)，其研究成果被應用于優(yōu)化計算、信息安全、異常檢測、故障診斷與模式識別等多個領(lǐng)域，是繼人工神經(jīng)網(wǎng)絡與進化計算后軟計算領(lǐng)域又一研究熱點。
　　 本文基于自然免疫系統(tǒng)的現(xiàn)有理論與實驗成果，針對復雜優(yōu)化計算問題與異常檢測問題，從人工免疫系統(tǒng)角

2、度進行了深入研究。本文的主要研究成果和創(chuàng)新之處如下：
　　 (1)以危險理論為基礎(chǔ)，融合克隆選擇理論及免疫網(wǎng)絡理論，提出了一種基于危險理論的自適應免疫算法，設計了一種新的免疫算子--危險信號操作算子，該算子將種群濃度的變動作為環(huán)境因素，以抗體-抗原親和力為依據(jù)計算各個抗體在該環(huán)境因素下危險信號，通過危險信號自適應引導免疫克隆、變異和選擇等后續(xù)免疫應答操作。實驗驗證表明，所提算法具有較好的多值搜索能力和穩(wěn)定性，且具備較快的收斂速度

3、。
　　 (2)擴展了基于Baldwin效應的學習機制，設計了一種多重Baldwin效應變異操作，為免疫變異提供了更多優(yōu)勢方向，增強了免疫進化能力；利用這些變異操作組成了變異策略庫，并分別采用隨機選取的方式與基于統(tǒng)計的自適應框架在策略庫中選取策略進行免疫響應，進而提出了基于多重Baldwin效應變異的免疫算法與自適應多重Baldwin克隆選擇算法。實驗驗證表明，對于復雜多峰優(yōu)化問題，所提算法的求解質(zhì)量和魯棒性優(yōu)于克隆選擇算法與基

4、于Baldwin效應的克隆選擇算法。
　　 (3)提出了一種基于免疫二次響應的變異策略，并改進了具有優(yōu)秀性能的差分進化變異策略。DE/rand/1、DE/rand/2、DE/current-to-rand/1，組成變異策略池，綜合考慮各種變異策略對單一個體與整個種群的雙重影響，設計了一種基于全連通圖的自適應學習框架以針對不同問題的不同階段選擇合適的策略進行變異，并在此基礎(chǔ)上提出了一種自適應學習免疫算法。實驗驗證表明，所提算法具有

5、較好的普適性與健壯性。
　　 (4)在可變?nèi)诵z測器生成算法的基礎(chǔ)上，通過引入超環(huán)形空間，構(gòu)成一個大檢測器，提出了一個混合檢測器生成算法。實驗結(jié)果表明，與可變大小檢測器生成算法相比，混合檢測器生成算法不僅具備了較高的檢測率與較低的誤報率，同時其檢測器數(shù)目大幅度下降，增強了檢測效率。
　　 (5)從人體免疫系統(tǒng)以及適應性原理出發(fā)，以否定選擇算法與危險理論為基礎(chǔ)，建立了一種基于人工免疫的木馬檢測模型。該模型通過危險信號將先天