姚思雨 陳志康

摘要：本文對人工免疫算法進(jìn)行簡要介紹，主要包括自然進(jìn)化中的生物免疫，人工免疫的概要，在此基礎(chǔ)上還說明了免疫算法和免疫系統(tǒng)的對應(yīng)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：生物免疫；人工免疫；免疫算法和免疫系統(tǒng)的對應(yīng)關(guān)系

一、引言

進(jìn)化算法是以自然進(jìn)化的思想為基礎(chǔ)，基于生物進(jìn)化的過程機(jī)制求解問題的自組織、自適應(yīng)的人工智能技術(shù)。它依照達(dá)爾文的遺傳變異理論，即生物進(jìn)化是由生物的遺傳、變異、競爭、自然選擇、交叉來實(shí)現(xiàn)的。進(jìn)化算法是建立在生物模型的基礎(chǔ)上的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的隨機(jī)搜索技術(shù)，通過采用編碼來表示復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。用個(gè)體來表示單個(gè)編碼，編碼的集合稱為種群，個(gè)體進(jìn)行遺傳的過程就是進(jìn)化的過程，最終獲得一些具有較高性能指標(biāo)的編碼。進(jìn)化算法中涉及編碼，適應(yīng)度函數(shù)和遺傳算子等基本要素。

實(shí)踐證明，僅僅使用遺傳算法或者以其為代表的進(jìn)化算法在模仿人類只能處理事物的能力時(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，必須更加深層次地挖掘與利用人類的智能資源。所以，研究者力圖將生命科學(xué)中的免疫概念及其理論應(yīng)用于遺傳算法，在保留原算法優(yōu)良特性的前提下，力圖有選擇、有目的地利用待求問題中的一些特征值信息或只是來抑制優(yōu)化過程中出現(xiàn)的退化現(xiàn)象，這就是免疫算法。人工免疫算法具有分布式，并行性，自學(xué)習(xí)，自適應(yīng)，自組織，魯棒性和凸顯性的特點(diǎn)，本文將對免疫算法進(jìn)行簡要的介紹。

二、自然進(jìn)化中的人生物免疫

生物免疫系統(tǒng)是生物進(jìn)化過程中通過識別“自己”和“非己”，清除抗原性異物，保護(hù)自身免受致病細(xì)菌，病毒或病原體異物的侵襲的重要防護(hù)機(jī)制。免疫系統(tǒng)由三部分組成，分別是免疫淋巴組織，免疫活性細(xì)胞和抗原抗體。免疫淋巴細(xì)胞按照作用不同又分為中樞淋巴細(xì)胞和周圍淋巴細(xì)胞。前者包括胸腺，腔上囊，骨髓和腸道淋巴組織；后者包括脾臟，淋巴結(jié)和全身各處的彌散淋巴組織。這些器官和組織共同協(xié)作，調(diào)節(jié)人身體的免疫功能。免疫活性細(xì)胞是能受抗原刺激，并引起特異性反應(yīng)的細(xì)胞。在生物學(xué)中，將它分為T淋巴細(xì)胞和B淋巴細(xì)胞兩種。

T淋巴細(xì)胞又被稱為胸腺依賴性淋巴細(xì)胞，它是由胸腺內(nèi)的淋巴干細(xì)胞在胸腺素的影響下增殖分化而成的。T淋巴細(xì)胞主要分布在淋巴結(jié)的深皮質(zhì)區(qū)和脾臟中央的胸腺中央動(dòng)脈的胸腺依賴區(qū)，收到抗原刺激時(shí)首先轉(zhuǎn)化為淋巴細(xì)胞，然后分化成免疫效應(yīng)細(xì)胞，參與免疫反應(yīng)。它用作調(diào)節(jié)其他細(xì)胞的活動(dòng)以及直接襲擊宿主感染細(xì)胞。B淋巴細(xì)胞又叫做免疫活性細(xì)胞，是由腔上囊組織中的淋巴干細(xì)胞分化而成，來源于骨髓淋巴樣前體細(xì)胞，主要分布在淋巴結(jié)，血液，脾，扁桃體等組織和器官中。B細(xì)胞受抗原刺激后，首先轉(zhuǎn)化成漿母細(xì)胞，然后分化成漿細(xì)胞，分泌抗體，執(zhí)行細(xì)胞免疫反應(yīng)。

抗原一般是指誘導(dǎo)免疫系統(tǒng)產(chǎn)生免疫應(yīng)答的物質(zhì)，包括各種病原性異物以及發(fā)生突變后的自身細(xì)胞等?？乖哂写碳C(jī)體產(chǎn)生抗體的能力，也具有與其所誘生的抗體相結(jié)合的能力。 抗體又稱免疫球蛋白，是能與抗原進(jìn)行特異性結(jié)合的免疫細(xì)胞，其主要功是識別、消除機(jī)體內(nèi)各種病原性異物。

免疫細(xì)胞表面的抗體和抗原的化學(xué)基都是復(fù)雜的含有電荷的三維結(jié)構(gòu)，只要抗原和抗體之間的結(jié)構(gòu)與電荷之間互補(bǔ)就有可能結(jié)合，這種結(jié)合的強(qiáng)度就是親和力。高親和性突變的細(xì)胞有生長增殖的優(yōu)先權(quán)，而低親和性突變的細(xì)胞則選擇性死亡，這種親和力成熟的過程有利于保持在后繼應(yīng)答中產(chǎn)生高親和性的抗體?？寺U(kuò)增期間產(chǎn)生的變異使免疫系統(tǒng)能適應(yīng)不斷變化的外來入侵?？乖M(jìn)入機(jī)體后，免疫細(xì)胞對抗原分子的識別、活化。分化，這個(gè)過程是免疫系統(tǒng)各部分的綜合體現(xiàn)，包括抗原提呈，淋巴細(xì)胞活化，特異識別，免疫分子形成，免疫效應(yīng)以及免疫記憶等一系列的過程。

抗原初次進(jìn)入抗體后，免疫系統(tǒng)就產(chǎn)生應(yīng)答，通過刺激有限的特異性克隆擴(kuò)增，迅速產(chǎn)生抗體，以達(dá)到足夠的親和力閾值，消除抗原，并對其保持記憶，以便下次遭到同樣的抗原時(shí)更快速的做出應(yīng)答。初次應(yīng)答的過程比較慢，使得免疫系統(tǒng)有時(shí)間建立更加具有針對性的免疫應(yīng)答。機(jī)體受到相同的抗原再次刺激后，多數(shù)情況下會產(chǎn)生二次應(yīng)答。由于有了初次應(yīng)答的記憶，所以二次應(yīng)答反應(yīng)更加及時(shí)迅速，無需重新學(xué)習(xí)。免疫系統(tǒng)通過免疫細(xì)胞的分裂和分化作用，可產(chǎn)生大量的抗體來抑制各種抗原，具有多樣性，免疫系統(tǒng)執(zhí)行免疫防衛(wèi)能力的比較細(xì)胞為淋巴細(xì)胞。當(dāng)抗原入侵抗體后，B細(xì)胞分泌的抗體與抗原發(fā)生結(jié)合作用，當(dāng)他們之間的結(jié)合力超過一定限度時(shí)，分泌這種抗原的B細(xì)胞將會發(fā)生克隆擴(kuò)增?？寺〖?xì)胞在其母體親和力的影響下，按照與母體親和力成正比的概率對抗體的基因多次重復(fù)隨機(jī)突變及基因塊重組，進(jìn)而產(chǎn)生種類繁多的免疫細(xì)胞，并獲得大量識別抗原能力比母體強(qiáng)的B細(xì)胞。這些識別能力較強(qiáng)的細(xì)胞能有效纏住入侵抗原。當(dāng)細(xì)胞達(dá)到最好親和力，免疫系統(tǒng)就會通過記憶進(jìn)行大量復(fù)制，并直接保留，因而同樣具有記憶能力和克隆能力。當(dāng)新的抗原入侵或某些抗體大量復(fù)制而被破壞免疫平衡時(shí)，通過免疫系統(tǒng)的調(diào)節(jié)，可以抑制嘗試過高或相近的抗體再生能力，并實(shí)施精細(xì)進(jìn)化達(dá)到重新平衡，因而具有自我調(diào)節(jié)能力。

三、人工免疫概要

人工免疫算法作為一種智能計(jì)算方法，它與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)化計(jì)算自己智能集群一樣，都屬于基于生物隱喻的仿生計(jì)算方法，都來源于自然界中生物信息處理機(jī)制的啟發(fā)，并用于構(gòu)造能夠適應(yīng)環(huán)境變化的智能信息處理系統(tǒng)，是現(xiàn)代信息科學(xué)與生命科學(xué)相互交叉滲透的研究領(lǐng)域。免疫算法的基本思想包括產(chǎn)生初始群體，根據(jù)先驗(yàn)性知識抽取疫苗，計(jì)算抗體的適應(yīng)度，收斂判斷，產(chǎn)生新的抗體。每一代抗體主要通過兩條途徑產(chǎn)生，分別是基于遺傳操作產(chǎn)生新抗體，采用賭輪盤選擇機(jī)制，反之，交叉和變異算子均采用單點(diǎn)方式產(chǎn)生抗體。

四、免疫算法與免疫系統(tǒng)的關(guān)系

免疫算法是借鑒了免疫系統(tǒng)的學(xué)習(xí)性、自適應(yīng)性以及記憶機(jī)制等特點(diǎn)而發(fā)展起來的一種優(yōu)化組合方法，在使用免疫算法解決實(shí)際問題時(shí)，各個(gè)步驟都與免疫系統(tǒng)有對應(yīng)關(guān)系。其中根據(jù)疫苗修正個(gè)體基因的過程即為接種疫苗，其目的是消除抗原在新個(gè)體產(chǎn)生時(shí)帶來負(fù)面影響。免疫系統(tǒng)中的抗原對應(yīng)的就是算法中要解決的問題，最佳的解向量就是抗體，問題分析的過程可以看作是抗原識別，經(jīng)過聯(lián)想過去的成功解，優(yōu)良解的復(fù)制保留，剩余候選解的消除過程，利用免疫算子產(chǎn)生新抗體，根據(jù)適應(yīng)度的分析來判斷含有解決問題的關(guān)鍵信息。人工免疫算法較遺傳算法來講，在個(gè)體更新，選擇算子，維持多樣性等方面具有很大的改進(jìn)。這種算法有著明確的搜索方向，具有潛在的并行性。

參考文獻(xiàn)：

[1]許國根，賈瑛著，實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù)，北京，清華出版社，2017.