原霞飛 劉希玉 劉鳳鳴

山東師范大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院 山東 250014

0 引言

自然免疫系統(tǒng)是一種復(fù)雜的分布式信息處理學(xué)習(xí)系統(tǒng)，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性、多樣性、學(xué)習(xí)、識(shí)別和記憶等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)能為工程問題的解決提供新方法，因此引起國內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)模式識(shí)別、人工智能、自動(dòng)控制和機(jī)器人等相關(guān)領(lǐng)域的研究。而人工免疫系統(tǒng)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法一樣是智能信息處理的重要手段，同樣受到越來越多的關(guān)注。

1 免疫系統(tǒng)概述

所謂人工免疫系統(tǒng)(Artificial Immune System,AIS)就是借鑒和利用生物免疫系統(tǒng)(主要是人類的免疫系統(tǒng))的各種原理和機(jī)制而發(fā)展的各類信息處理技術(shù)、計(jì)算技術(shù)及其在工程和科學(xué)中應(yīng)用而產(chǎn)生的各種智能系統(tǒng)的統(tǒng)稱。

現(xiàn)代免疫學(xué)的發(fā)展已經(jīng)證明高等動(dòng)物和人體內(nèi)存在一套完整的免疫系統(tǒng)，它主宰和執(zhí)行機(jī)體的免疫功能，是機(jī)體發(fā)生免疫應(yīng)答的物質(zhì)基礎(chǔ)。免疫系統(tǒng)是由免疫器官、免疫細(xì)胞和免疫分子組成的復(fù)雜系統(tǒng)。免疫系統(tǒng)固有的特性包括多樣性、分布性、適應(yīng)性、自我監(jiān)測、錯(cuò)誤耐受等，這些特性大多是人工智能系統(tǒng)所缺乏的特性，是研究的重要方向。

2 常見的免疫算法

2.1 人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型

目前，比較有影響的人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型是 Timmis等的資源受限人工免疫系統(tǒng)(RLAIS)和deCasto等的aiNet。資源受限人工免疫系統(tǒng)中提出了人工識(shí)別球(ARB)的概念。Timmis認(rèn)為人工免疫系統(tǒng)是由固定數(shù)量的ARB組成。ARB的作用和B系統(tǒng)的功能相似的，ARB受到的刺激包括：抗原的刺激，鄰近抗體的刺激，鄰近抗體的抑制等；de Casto的aiNet算法模擬免疫網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗原刺激的刺激過程，主要包括抗原-抗體的識(shí)別，免疫克隆增值，親和度成熟等。

2.2 否定選擇算法

Forrest等根據(jù)免疫系統(tǒng)的自己/非己的區(qū)別原則，研究了一種檢測變化的否定選擇算法。否定選擇算法是基于生物免疫系統(tǒng)的特異性，借鑒生物免疫系統(tǒng)胸腺T細(xì)胞生成時(shí)的“陰性選擇”，它適用于計(jì)算機(jī)病毒檢測，基于主機(jī)的入侵檢測和網(wǎng)絡(luò)安全。檢測成功的關(guān)鍵是系統(tǒng)能夠分清自己和非己的信息，刪除檢測到自己的檢測器，保留測到非己的檢測器。利用該算法進(jìn)行計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的優(yōu)點(diǎn)是可移動(dòng)性、自適應(yīng)性和合作性。

2.3 克隆算法

最具代表性的是de Castro 以及Kim 等提出的克隆選擇算法(CSA)，流程圖和算法如下：

（1）生成候選解集P，P是由記憶單元(M)和保留種群；

（2）根據(jù)親和度測量，選擇n個(gè)個(gè)體(Pn)；

（3）復(fù)制上述n個(gè)個(gè)體，生成臨時(shí)克隆種群?，克隆規(guī)模和抗體-抗原的親和度成正比；

（4）對(duì)克隆臨時(shí)種群進(jìn)行高頻變異，得到變異后的抗體群(C*)；

（5）從(C*)中選擇改進(jìn)的個(gè)體組成記憶單元 M，P中的一些個(gè)體(C*)中其他改進(jìn)的個(gè)體取代；

（6）利用先產(chǎn)生的抗體代替d個(gè)舊抗體。親和度低的抗體更容易被取代。

2.4 免疫進(jìn)化算法

進(jìn)化算法作為一種有向隨機(jī)搜索的方法，在應(yīng)用中存在一些需要改進(jìn)之處：無法保證收斂到全局最優(yōu)解，過早收斂，算法的穩(wěn)定性和收斂速度的關(guān)系等。將免疫算法的特性引入進(jìn)化算法，稱為免疫進(jìn)化算法。

2.4.1 利用先驗(yàn)知識(shí)的免疫算法

在遺傳算法中引入免疫概念，利用問題的先驗(yàn)知識(shí)，保留了原算法的優(yōu)良特性，同時(shí)引入了免疫算子，根據(jù)待求問題的特征或知識(shí)，提取疫苗來抑制優(yōu)化過程中出現(xiàn)的退化現(xiàn)象。這種方法的優(yōu)點(diǎn)：與一般的遺傳算法相比，可較好的解決以后算法中出現(xiàn)的退化現(xiàn)象，提高了收斂速度。

2.4.2 利用抗體多樣性的免疫遺傳算法

根據(jù)免疫系統(tǒng)抗體的多樣性特征，在進(jìn)化過程中，具有高抗原親和度并且濃度較低的抗體受到促進(jìn)，被選擇的概率較大；而低抗原親和度并且濃度較高的抗體會(huì)受到抑制，被選擇的概率較小，這樣可以保證抗體的多樣性。

2.5 動(dòng)態(tài)規(guī)模免疫算法

（4）對(duì)An1中的每一個(gè)抗體Ab按突變率α突變；

（5）消除新產(chǎn)生群體中的相同的抗體，未被削去的抗體構(gòu)成An2；

利用小生境概念，選擇算法的部分機(jī)制，借助抗體濃度，設(shè)計(jì)抗體評(píng)價(jià)策略和特定的免疫算子，解決多模態(tài)函數(shù)優(yōu)化問題。

該算法描述如下：

（1）確定進(jìn)化代數(shù)n，隨機(jī)產(chǎn)生規(guī)模為N的初始群體An；（2）復(fù)制A中激勵(lì)度最高的一個(gè)抗體作為抗原Agn；

（3）選擇

（8）若滿足終止條件，則最終的抗原即為最優(yōu)解，否則，返回第二步。

3 人工免疫系統(tǒng)方法的應(yīng)用研究

近年來，基于免疫系統(tǒng)原理開發(fā)的各種模型和算法廣泛的應(yīng)用在科學(xué)研究和工程實(shí)踐中，主要的應(yīng)用領(lǐng)域如下。

3.1 自動(dòng)控制

免疫系統(tǒng)由于具有免疫抗原識(shí)別、抗原記憶和抗體的抑制和促進(jìn)等特點(diǎn)，能夠?qū)ν饨缥镔|(zhì)有較好的快速反應(yīng)性和穩(wěn)定性，在處理動(dòng)態(tài)環(huán)境中具有一定的優(yōu)越性。因此在控制系統(tǒng)常用來解決模式識(shí)別問題等。Krishna Kumar 等將免疫神經(jīng)控制用于動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型自適應(yīng)控制。丁永生等提出針對(duì)低級(jí)或高級(jí)對(duì)象，提出了一種新穎的人基于生物免疫系統(tǒng)的反饋記錄的通用控制器結(jié)構(gòu)Kim用免疫網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化PID控制器參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了非線性對(duì)象的自適應(yīng)PID控制。

3.2 網(wǎng)絡(luò)安全方面

網(wǎng)絡(luò)安全是人工免疫系統(tǒng)研究和應(yīng)用最成功和最多的領(lǐng)域。防御異常入侵和病毒等可從免疫機(jī)制中獲得啟發(fā)。Forrest提出了著名的否定選擇算法也是該領(lǐng)域提出的。楊曉宇等對(duì)AIS與網(wǎng)絡(luò)安全相結(jié)合的基因計(jì)算機(jī)進(jìn)行討論，認(rèn)為智能模擬在網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用前景廣闊。

3.3 機(jī)器人

利用免疫系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和免疫記憶等特征，將免疫強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于機(jī)器人系統(tǒng)，優(yōu)化機(jī)器人的行為選擇。目前免疫算法主要用于機(jī)器人的路徑規(guī)劃問題，另外也可用仿生控制，仿生計(jì)算、多機(jī)器協(xié)作等方面。Meshref等利用免疫系統(tǒng)對(duì)外部環(huán)境變化的敏感特性改進(jìn)DNA算法，用“狗-羊”問題的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的DNA算法適用于解決分布式自動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)問題，劉克勝等基于免疫學(xué)的細(xì)胞克隆學(xué)說和網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)理論，提出了能有效增強(qiáng)自律移動(dòng)機(jī)器人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中自適應(yīng)能力的新算法等。

3.4 智能優(yōu)化

AIS在函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、調(diào)度問題等方面得到應(yīng)用并取得了很好的效果。如約束搜索優(yōu)化、旅行商問題、函數(shù)測試等。免疫遺傳算法可以實(shí)現(xiàn)TSP優(yōu)化，解決CDMA中的多用戶檢測問題等。免疫算法取得了比現(xiàn)有的啟發(fā)式算法更好的求解結(jié)果，尤其是在求解的效率方面，顯示出AIS在智能優(yōu)化領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

3.5 故障診斷

人工免疫系統(tǒng)是對(duì)生物免疫系統(tǒng)的模擬，具備“自己-非己”識(shí)別能力。另外免疫系統(tǒng)是一個(gè)高度的并行處理系統(tǒng)，具有學(xué)習(xí)能力、記憶能力，這些能力協(xié)同激勵(lì)、多樣性、適應(yīng)性等將對(duì)故障診斷領(lǐng)域的研究提供新思想和新方法。

除了上述的應(yīng)用，AIS知識(shí)挖掘、數(shù)據(jù)和圖像處理、噪聲耐受以及金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等方面也有應(yīng)用。

4 今后的研究方向

AIS具有很廣泛的應(yīng)用領(lǐng)。但是由于免疫系統(tǒng)機(jī)理復(fù)雜，系統(tǒng)龐大并且可以借鑒的成果不是很多，因此人工免疫系統(tǒng)在模型建立以及算法等方面都存在諸多問題，另外從免疫系統(tǒng)機(jī)理角度看，獲得初始抗體的計(jì)算量很大，數(shù)據(jù)處理過程中只能濃縮數(shù)據(jù)樣本。所以AIS具有很大的發(fā)展空間，值得深入研究，在現(xiàn)階段研究的基礎(chǔ)上，日后的研究方向主要包括。

4.1 研究免疫系統(tǒng)的機(jī)理，為新算法的提出奠定基礎(chǔ)

必須加強(qiáng)對(duì)包括一般原理、定理以及數(shù)學(xué)模型等的理論研究，針對(duì)人工免疫系統(tǒng)機(jī)理進(jìn)行研究學(xué)習(xí)，提出新的算法，或者對(duì)現(xiàn)有的算法的改進(jìn)，使之達(dá)到更好的效果。

4.2 積極拓展免疫系統(tǒng)的研究領(lǐng)域

結(jié)合現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，重點(diǎn)利用免疫的自適應(yīng)性、容錯(cuò)性、分布性等進(jìn)一步擴(kuò)大AIS的在工程上的應(yīng)用，進(jìn)一步研制如在復(fù)雜系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)控制、簽名確認(rèn)，故障檢測和診斷等方面的實(shí)際產(chǎn)品。

4.3 進(jìn)一步針對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行改進(jìn)，強(qiáng)化對(duì)人工免疫系統(tǒng)的智能整合研究

由于免疫系統(tǒng)是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)，因此有必要加強(qiáng)其和神經(jīng)系統(tǒng)，內(nèi)分泌系統(tǒng)等相互聯(lián)系的研究。研究基于生物免疫系統(tǒng)機(jī)理的智能系統(tǒng)，同時(shí)將AIS 與模糊系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)和遺傳算法等軟計(jì)算技術(shù)進(jìn)行集成，并找出應(yīng)用的方法。

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