免疫网络模型优化算法研究

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1、第6页武汉科技大学硕士学位论文2．2克隆选择算法(CSA)在生物学中，生物免疫是指机体识别并排除非自体异物，并保持自身生理稳定和平衡的功能。抗体和抗原是免疫系统主要的特征体。在机体受到刺激时，免疫系统引发免疫应答产生具有免疫效应的物质，即抗原。抗体是在这种情况下，产生的与抗原结合的特异性物质。克隆选择学说是指生物体中的抗体以受体形式存在，并与抗原进行选择行反应的过程。抗原和抗体问进行反应最终导致细胞产生克隆性增殖，克隆出的细胞具有特异性，这其中一些细胞分化为抗体生成细胞，另外的一些免疫记忆细胞参加二次免疫反应。基于生物学克隆选择机理具有的记忆、学习和进化特性，研究人员在问题优化方面受到启

2、发，2000年，deCastro等人对克隆选择机理进行了进一步概括，提出了一种更为简单的克隆选择算法(Clonal蓟【291。Clonalg算法的原理是通过亲和度成熟进行操作，产生高亲和度的个体，并从中选择改进后的后代加入抗体集。Clonalg算法通过搜索周边的空间，对单个个体在局部实现了优化，并且产生了新的个体，扩大了搜索空间，这表明算法具有贪婪搜索能力。Clonalg算法的特性非常适合多峰函数优化【301。2．2．1克隆选择算法流程模型描述：从指令系统中将功能性记忆细胞分离出来；适应度高的个体存活下来，并进行选择和克隆；适应度低的细胞被淘汰；根据亲和力，将较高亲和力克隆的进行重新选择

3、；产生和保持细胞多样性；亲和力低的细胞产生高频变异；算法工作流程图2．2女I：1下图2．2克隆选择算法流程图算法描述：随机生成抗体数目为N的初始抗体集合Ab。武汉科技大学硕士学位论文第7页1．根据Ab，确定其适应度F。2．选择出适应度最高的n个个体，组成新的抗体集合Ab{n，。3．克隆新抗体集Ab{。，，形成新的抗体集C。对于新抗体集C，其中亲和里越大的，克隆的次数越多。但在多峰值函数中每个个体克隆次数为N×8次，6为克隆率。4．C进行变异形成成熟抗体集C木，抗体集C中适应度低的个体产生的变异越大。5．对于抗体集C宰中的每个个体计算适应度向量F木。6．在C宰中选取n个适应度高的抗体，组成

4、抗体集Ab{n}进入初始抗体集Ab。7．产生d个新抗体替换Ab中适应度最低的d个抗体。达到条件结束，返回步骤2执行下次循环。2．3免疫网络模型2．3．1aiNet(ArtificialImmuneNe铆ork)是1974年由美国诺贝尔奖获得者Jenle提出，是生物学上关于淋巴细胞活动、自然抗体免疫网络产生、预免疫指令系统选择、和自体＼非白体区分、记忆和免疫系统进化等观点的新构想IIl】。免疫网络假设免疫系统在没有抗原的情况下也可以进行细胞、分子问的相互识别形成网络。免疫细胞对抗原或其他免疫细胞进行判断和选择。被选择的细胞进行激活、分芽繁殖及抗体分泌。未被选择的导致抗体抑制。aiNet(A

5、nificialImmuneN咖ork)是由DeCastro以生物免疫网络原理为基础最早提出的【31】，此网络模型忽略了抗体与B细胞的区别，并且拥有减少冗余、包括聚类形状、描述数据结构等特征。数据集的聚类问题和过滤问题是该网络模型主要研究的问题，研究证实了免疫系统强大的计算能力。2．3．1．1a州et的网络定义及描述mNet可以看做为一个边界加权图，它由细胞的节点集合构成，节点相对集合称为边界。相连的边界都具有一组连接强度，通常称之为亲和力。aiNet具有两个特性，一是进化的，根据群体内遗传、变异和选择控制网络可塑性和动态；二是连接的，由于aiNet为边界加权图，需要定义出连接强度的相关

6、矩阵度量网络细胞间的亲和力。如图2．3(a)所以示，定义网络中聚类为内映像，将数据集合中的聚类映射到网络聚类。图2．3(b)为假设的网络结构，由aiNet产生。图2．3(b)显示出细胞构成和连接强度，当权值大于某一个阈值时用虚线表示，表明该连接应被剪除，其目的是为对聚类进行检测，并定义出最终的网络。第8页武汉科技大学硕士学位论文图2．3(a)M络聚类0．5⋯一⋯一图2_3(b)aiNet类似免疫网络，aiNet中通过亲和力对抗原进行识别和选择，留下来的细胞就会引导网络进行细胞变异和扩增，即进行克隆选择。不具备条件的细胞被系统淘汰。同时，通过Ab．Ab识别进行网络抑制，模型中给定抑制阈值。

7、在形状空间S内每一对AgoAb相互联系，通过他们之间亲和力dij交互作用反映不相似性，即克隆的概率，同理，每一对Ab．Ab的亲和力Sij反应相似性交互。在多维向量空间R中定义如下：X：表示向量NP的数据集合(X∈RP)AbM：有N构成的网络细胞矩阵(AbM∈RMxP)AbMi：抗体的克隆记忆细胞矩阵。(AbM包含AbMi)D：元素dij(A争Ab)的相似矩阵，dij为抗原和抗体间的亲和力，抗体、抗原间的距离越小，其亲和力D越大。可以