5.1 人工免疫系统概述

一. 什么是人工免疫系统 人工免疫系统理论源于生物学，医学领域。目前的定义主要有以下几种 1：是一种数据处理、归类、表示和推理策略，该模型依据一种似是而非的生物范式，即人体免疫系统由生物免疫系统启发而来的智能策略所组成， 主要用于信息处理和问题求解 2：是一种由理论生物学启发而来的计算范式，它借鉴了免疫系统的功能+原理和模型并用于复杂问题的解决。

3：人工免疫系统是遵循可信的生物学范例,,人类免疫系统原理的数据处理、分类、表示和推理策略系统 4：人工免疫系统是基于自然免疫系统方法的计算系统，认为人工免疫系统是以人类等高等脊椎动物的免疫系统为原型，利用生物免疫系统各种原理和机制而发展的各类模型、算法及其在工程和科学中应用而产生的各种智能系统的统称 主要应用于：控制、故障诊断、模式识别、优化设计、 机器学习、联想记忆、知识发现、异常检测及计算机安全 等领域。

二. 生物免疫系统 1.生物免疫系统的组成 ①抗原 抗原(Antigen一Ag)是指能够刺激和诱导机体的免疫系统使其产生免疫应答，并能与相应的免疫应答产物在体内或体外发生特异性反应的物质。 抗原具有两种特性，其一为免疫原性(Immunogenici)，即抗原能刺激特定的免疫细胞，使免疫细胞活化、增殖、分化，并最终产生免疫效应物质(抗体和致敏淋巴细胞)的特性:其二为免疫反应性(Immunoreactix)，即抗原与相应的免疫效应物质在体内或体外相遇时，可发生特异性结合而产生免疫反应的特性。

②抗体 抗体(Antibo一Ab)是指免疫系统受抗原刺激后，B淋巴细胞转化为浆细胞，并产生能与抗原发生特异性结合的免疫球蛋白（unoglobulin一Ig)，该免疫球蛋白即为抗体，所以抗体有时的简写形式为Ig: ③表位 表位(Epitope)即为抗原决定簇，它存在于抗原分子的表面，是决定抗原特异性的特殊化学基团。抗原以此来与相应的淋巴细胞表面的抗原受体相结合，激活淋巴细胞并引起免疫应答:另外，抗原也依靠表位来与相应的抗体发生特异性结合。所以，抗原决定簇是被免疫细胞识别的标志和免疫反应具有特异性的物质基础。 ④互补位 互补位(Paratope)也称对位，即互补决定簇，它是抗体分子上与抗原表位进行特异性结合的部位。

⑥独特型 独特型(Idiotype)是指在同一个体内，不同抗体所形成的细胞克隆具有与其它抗体不同的抗原性，即每一种抗体所表现的与其它抗体不同的抗原特异性。 ⑦独特位 独特位(kliotype)是指独特型的抗原决定簇，即抗体分子可变区上能被其它抗体识别和进行特异性结合的特殊部位。 ⑧抗独特型抗体 抗独特型抗体(Anti一idiotypeantibody一Aid)是指针对抗体的独特型而产生的特异性抗体。

2.自然免疫网络系统模型 生物学中的免疫网络学说最早是由Jerne提出的，并在其发展过程中不断得到改进与完善。Jerne认为免疫系统中的各个细胞克隆不是处于一种孤立的状态，而是通过 自我识别、相互刺激和相互制约而构成了一个动态平衡的网络结构。构成相互刺激和相互制约的物质基础即为抗原与抗体结合时所表现出的独特型和抗独特型。

机体的免疫网络主要由四组淋巴细胞构成: 第一组为抗原反应细胞(ARc)，它可通过其抗原受体对外来抗原起反应，网络正是以该细胞为主体并与另外三组淋巴细胞构成的 第二组为独特型反应细胞(IRC)或独特型组(Idiotyeset)，它能识别ARC上的独特型决定簇，从而抑制ARC对外来抗原起反应 第三组为内部影像组(IntemalImage-Set)，其抗原受体上的独特型与外来抗原相同，故能被ARC识别，并激发ARC增殖 第四组为非特异性平行组(NonspecificParallelSet)，其抗原结合的特异性与ARC不同,但独特型决定簇却与之相同，该淋巴细胞可以促进抗独特型组细胞的活性，加强网络的抑制作用。

① 免疫识别 ② 免疫学习 ③ 免疫记忆 3. 免疫系统的计算能力 主要功能是：区分“自已”和“非已”。是通过淋巴细 胞上的抗原受体与抗原的结合实现的，结合的强度称亲和度 ② 免疫学习 免疫识别过程同时也是一种学习的过程，学习的结果是 免疫细胞的个体亲和度提高、群体规模扩大，并且最优个体 以免疫记忆的形式得到保存。 ③ 免疫记忆 当免疫系统初次遇到一种抗原时，淋巴细胞经过一段时间 进行调整以更好地识别抗原，并在识别结束后以最优抗体的 形式保留对抗原的记忆信息。

指抗体的多样性，抗体多样性的生物机制主要是包括免疫受体库的组合式重整、体细胞高突变以及基因转换等。 ⑥ 分布性和自适应性 ⑦ 特征抽取 ④ 克隆选择和阀值机理 当淋巴细胞实现对抗原的识别（即抗体-抗原的亲和度超过一定阀值）后，B细胞被激活并增殖复制产生B细胞克隆，随后克隆细胞经历变异过程，产生对抗原具有特异性的抗体。 ⑤ 个体多样性 指抗体的多样性，抗体多样性的生物机制主要是包括免疫受体库的组合式重整、体细胞高突变以及基因转换等。 ⑥ 分布性和自适应性 ⑦ 特征抽取 ⑧ 自我调整

5.2 典型人工免疫算法

一. 生物免疫过程 免疫在微生物学和病毒学上是指免除瘟疫)换言之!是指对传染因子的再次感染有抵抗力!这是机体在初次感染后对该传染因子产生了免疫应答的结果。

二.基本免疫算法 基本免疫算法基于生物免疫系统基本机制，模仿了人体的免疫系统 如果将免疫算法与 求解优化问题的一般搜索方法相比较，那么抗原、抗体、抗原和抗体之间的亲和性分别对应于优化问题的目标函数、优化解、解与目标函数的匹配程度

三.否定选择算法 该算法通过系统对异常变化的成功监测而使免疫系统发挥作用，而监测成功的关键是系统 能够分清自己和非己的信息，随机产生检测器，删除那些测到自己的检测器以使那些测到非己的检测器保留下来

四.克隆选择算法