基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究

分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理，提出一种基于免疫算子的量子进化算法．该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制，可以最终找出最优解，比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性，更快的收敛速度和全局寻优能力．不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性，而且通过仿真实验表明了该算法的优越性．     

基于多种群的自适应免疫进化计算

将免疫思想同思维进化计算相结合，提出一种新的基于多种群的自适应免疫进化算法（IABM），算法定义了选择、记忆、克隆、超变异、抑制5种基本算子．试验结果表明该算法具有高效的收敛速度，并能收敛到全局最优点．与多种群遗传算法和思维进化计算相比，IABM收敛速度更快，收敛率更高．     

用于网络入侵检测的免疫学习子系统

网络入侵检测当前面临的主要问题是如何迅速有效地检测出未知模式的入侵．借鉴生物免疫系统中的自进化学习机制，我们设计了一种免疫算法，该算法以生物免疫的自我非我识别为基础，并进一步引入免疫学习机制以提高算法对入侵模式识别的效率和正确率．算法由四个紧密联系的模块组成：基因库进化模块、亲和度变异模块、非我选择模块和免疫记忆模块，四者形成一个有机的整体．本文介绍了免疫算法的具体细节，并完成了相应的验证实验．实验表明该算法具有较好的识别未知模式的能力．     

一种新的自适应免疫进化算法

根据生物免疫系统的免疫网络调节机理，提出了一种新的自适应免疫进化算法．该算法按照抗体激励水平进行选择操作；同时建立优秀抗体记忆库，并采用种群自适应调节策略，保持了进化抗体群的多样性．试验表明，该算法比标准遗传算法的收敛性能好，能有效避免遗传算法种群多样性保持能力不足和早收敛的缺点．     

免疫组播路由选择算法

研究了带宽延时受限、费用最小的QoS组播路由问题，并提出了一种解决该问题的免疫算法．免疫算法的核心在于免疫算子的构造，而它又是通过接种疫苗和免疫选择两个步骤来完成的．根据QoS组播路由问题，给出了免疫疫苗选取与免疫算子构造的具体方法．将免疫算法应用于组播路由选择，是通过在基于遗传算法的组播路由选择的基础上引入免疫算子来实现的．该算法采用的进化算子简便、高效．仿真实验表明，该算法不仅有效可行，而且较好地解决了标准遗传算法中出现的退化现象，提高了收效速度和搜索能力．     

免疫阴性选择分类器在信息恢复中的应用

文中的信息恢复系统是基于网络获取文本信息的系统,利用基于熵的信息抽取技术将获得的网络文本转换成特征向量文件．免疫阴性选择分类器是基于免疫系统丁细胞选择原理设计检测器,利用协同进化算法进化检测器,进化得到的检测器对信息恢复系统中的文本特征向量进行分类．分类后得到的有用文件用于系统中的信息恢复．实验结果表明,与传统的朴素贝叶斯分类器比较,该方法具有更高的分类准确性,不仅验证了免疫阴性选择分类器的良好性能,同时也提高了信息恢复准确性．     

基于人工免疫的网络入侵检测中疫苗算子的作用研究

在以前研究工作的基础上,将包含疫苗算子、变异算子和其它算子的免疫算法与人工免疫中的负选择算法结合在一起,实现检测器种群的进化,目的是加快种群的亲和力成熟进程和提高网络入侵检测效率。详细地给出了疫苗自适应提取算法和疫苗算子算法,建立了基于免疫算法和负选择算法的模型及算法来实现网络入侵检测。分别设计了基于克隆选择算法的和基于免疫算法的网络入侵检测实验。实验结果表明,含有免疫算子的免疫算法加快了检测器种群亲和力成熟的进程,收敛速度更快,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势。而基于克隆选择算法的网络入侵检测则出现了检测器种群亲和力成熟进程较慢,并随着进化代数的增加检测率呈现轻微退化和较长时间停滞不前的现象。     

一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法

为了提高免疫克隆选择算法的搜索能力,提出了一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法。该方法采用差分进化提高免疫克隆选择算法的抗体亲和度,并对该算法的收敛性进行了分析。为了测试该算法的有效性,将该算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,该方法具有更高的收敛速度和收敛精度。     

基于随机泛函的免疫进化算法收敛性及性能分析

分析基于免疫响应原理的免疫进化算法流程和运行机制.根据免疫抗体群的状态转移过程,研究免疫进化算法的马尔科夫随机过程,并采用随机泛函分析算法的收敛性,突破传统马尔可夫链方法对解空间较大问题分析的局限性.根据免疫进化算法参数构成和抗体种群达到吸收态的转换特性,采用泛函理论论证算法收敛速度估计、时间复杂度计算和参数选择原则.通过实验总结影响免疫进化算法收敛性的关键因素,为解空间较大及高维优化问题的免疫进化算法收敛性和性能分析提供可行方法.     

一种并行免疫进化策略算法研究

基于克隆选择原理，提出一种自适应并行免疫进化策略．在算法中根据抗体抗原亲和度将初始抗体种群分为两个子群，相应地提出了精英克隆算子和超变异算子．通过精英克隆算子提高算法局部搜索能力，同时利用超变异算子维持种群多样性，通过这两个功能互补算子的并行操作实现种群进化．仿真表明，自适应并行免疫进化策略搜索效率高，能有效抑制早熟收敛现象，可用于解决复杂机器学习问题．     

免疫分类研究进展

过去的十多年中,人工免疫系统得到了长足的发展。由于其具备强大的信息处理能力,被广泛应用于模式识别领域,尤其是分类问题。介绍了免疫系统的识别原理、人工免疫原理,包括克隆选择原理、负向选择原理和免疫网络,综述了近年来出现的主要的免疫分类算法,对免疫分类算法性能进行了相互比较,比较了免疫分类算法与其他著名分类算法的性能,结果显示免疫分类算法具有良好的分类性能。     

人工免疫系统及其在控制领域中的应用

本文介绍了人工免疫系统及其在控制领域中的应用，首先简要介绍生物免疫系 统可被发展用于人工免疫系统的相关机理，然后给出基于生物免疫系统机理开发的、并应用 于控制领域的人工免疫网络模型和免疫学习算法，接着举例说明近年来人工免疫系统在控制 领域中的最新研究结果，最后给出了进一步的研究工作．     

人工免疫系统研究

本文首先简单解释了人工免疫的定义;其次对常见的免疫算法的机理和结构进行总结;接着分析了人工免疫系统的应用情况,最后指出人工免疫系统的以后的研究方向。     

人工免疫系统研究的新进展

综述了人工免疫系统的最新研究成果。首先简述了生物免疫系统的信息处理机理，其次介绍了独特型人工免疫网络、多值免疫网络、免疫联想记忆等人工免疫模型，以及反向选择、免疫遗传、克隆选择等五类免疫学习算法，最后介绍了人工免疫系统的应用，并展望了该领域的进一步研究方向。     

人工免疫系统整体架构及其在数据分类中的应用

受智能进化理论的启发，集成现有的免疫算法，加入更高的智能层次上新的免疫机制，建立了一个人工免疫系统的整体多层次架构．首先，从智能进化的角度说明基于整体免疫系统信息处理机制的算法具有更高的“计算”能力．然后，就一种新的基于人工免疫系统整体架构的数据分析算法，介绍了试验结果，并对结果进行了讨论．最后，笔者指出，人工免疫系统整体架构不仅可以提高现有算法的效率，而且可以扩展人工免疫系统的应用领域．     

采用生物信息克隆的免疫算法

受克隆选择过程生物学原理的启发, 提出了一种采用生物信息克隆的免疫算法. 抗体克隆依赖于一个动态平衡的网络, 并与遗传因素相关. 为了解决传统克隆过程中信息不能充分利用的问题, 该进化算法将环境信息、抗体历史信息以及抗体遗传特征积累的影响引入人工免疫系统, 用这多种信息作为先验知识为克隆过程提供决策支持, 引导抗体系统的更新. 同时采用实数与二进制混合编码方式增加种群多样性, 提高收敛速度, 然后分析了该算法的收敛性. 仿真实验结果表明, 该克隆策略能较大的提高免疫克隆算法的优化能力; 与几种高级免疫克隆算法和进化算法相比, 该算法寻优精度高, 收敛速度快, 能有效的克服早熟现象, 并具有很好的高维优化能力.     

人工免疫系统:原理、模型、分析及展望

目前，受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统（Artificial ImmuneSystem,AIS)正在兴起，它作为计算智能研究的新领域，提供了一种强大的信息处理和问题求解范式，该文侧重以AIS的基本原理框架为线索，对其研究状况加以系统综述，首先从AIS的生物原型入手，归纳提炼出其仿生机理，主要包括免疫识别，免疫学习，免疫记忆，克隆选择，个体多样性，分布式和自适应等，进而对几种典型的AIS模型和算法分门别类地进行了细致讨论，随后介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况，最后通过对AIS的特性和存在问题的分析，展望了今后的研究重点和发展趋势。     

人工免疫网络记忆分类并行算法研究

人类免疫系统是极为复杂的、固有并行性、分布式系统。人工免疫系统领域已经开发了许多免疫系统启发的算法,但没有几个显示并行性。论文提出并行人工免疫网络记忆分类系统,给出简单的并行人工免疫网络记忆分类算法。初始结果显示,通过简单的并行化方法,与并行人工免疫识别系统AIRS的比较研究表明,并行人工免疫网络记忆分类系统在并行效率等方面的性能优于后者。     

人工免疫系统超变异模式识别及应用

描述了人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)原理,在人工免疫系统算法的基础上,对免疫系统的超变异特性进行了算法设计,并针对四种简单信号模式对人工免疫系统普通模式识别算法和超变异模式识别算法进行了比较.结果表明:人工免疫系统普通模式识别算法和超变异算法皆可对四种信号模式进行识别,超变异算法可以快速得到最优抗体,且亲和力优于普通人工免疫系统模式识别算法,并给出了人工免疫系统超变异模式识别算法在碳纤维增强复合材料板疏松缺陷超声信号检测中的应用.     

人工免疫原理在入侵检测系统中的应用研究

介绍了生物免疫系统的免疫原理,并且分析了目前入侵检测系统（IDS）及其存在的问题.为了解决这些问题,提出了一个基于人工免疫原理的入侵检测模型,该模型使用负筛选算法产生检测规则集.最后通过一个实例检验了这个系统,该系统与其它入侵检测系统相比增加了可适应性、自治性、健壮性等特点.